ML Security and AI Red Teaming
AI systems introduce novel attack surfaces: prompt injection, data poisoning, model extraction, adversarial inputs, and supply chain compromises. Traditional application security is necessary but insufficient. ML security requires understanding both classic vulnerability classes and AI-specific threats including the OWASP Top 10 for LLM Applications.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at security and ML engineers who need to identify, test, and defend against attacks on ML models and LLM-powered applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Threat-model AI systems across the ML lifecycle from training to inference.
- Execute red-team exercises against LLM applications including prompt injection and jailbreak attempts.
- Detect and defend against data poisoning, model extraction, and membership inference attacks.
- Apply the OWASP Top 10 for LLM Applications to real-world deployments.
- Implement input validation, output filtering, and guardrail strategies.
- Conduct supply chain security assessments for model artifacts and dependencies.
- Build an AI security testing playbook for continuous validation.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training, please contact us to arrange.
Temario del curso
The AI Threat Landscape
- Why AI security is different: non-determinism, opaque reasoning, prompt as attack surface
- Attack taxonomy: training-time vs inference-time vs supply chain attacks
- The ML adversary model: who attacks AI systems and why
OWASP Top 10 for LLM Applications
- Prompt injection: direct and indirect attack vectors
- Insecure output handling and cross-plugin request forgery
- Training data poisoning and supply chain vulnerabilities
- Model denial of service, sensitive information disclosure, and excessive agency
- Hands-on lab: exploiting each OWASP category against a test application
Prompt Injection and Jailbreak Red Teaming
- Taxonomy of injection techniques: direct, indirect, multi-turn, and multi-modal
- Automated red-teaming with Giskard, Garak, and custom fuzzing tools
- Jailbreak classification and defense evaluation
- Building a red-team harness for continuous LLM security testing
Model-Level Attacks and Defenses
- Model extraction: stealing model weights and functionality via API queries
- Membership inference: determining if data was in the training set
- Adversarial examples: perturbations that fool classifiers and embeddings
- Data poisoning: corrupting training data to induce backdoors or degrade performance
Input and Output Security Controls
- Input sanitization beyond traditional web defenses
- Output filtering: toxicity, PII leakage, hallucinated code execution
- Guardrails as security infrastructure: NeMo, Guardrails AI, and custom policies
- Structured output enforcement as a security boundary
AI Supply Chain Security
- Model provenance: verifying model authenticity and integrity
- Dependency scanning for ML frameworks and model formats
- Secure model serving: sandboxing, network isolation, and least-privilege access
- Vetting fine-tuned and community models for embedded malware
Operational Security for AI Systems
- Access control for model endpoints, vector stores, and agent tools
- Audit logging for every model interaction and decision
- Incident response for AI-specific breaches: when the model itself is compromised
- Continuous security testing in CI/CD for ML pipelines
Building an AI Security Program
- AI security maturity model and roadmap
- Integrating AI security into existing AppSec and cloud security programs
- Governance frameworks and emerging regulations for AI systems
- Creating and maintaining an organizational AI security playbook
Requerimientos
- Experience deploying ML models or LLM applications in production.
- Familiarity with security concepts including authentication, authorization, and threat modeling.
- Python proficiency for adversarial testing exercises.
Audience
- Security engineers expanding into AI/ML threat surfaces.
- ML engineers responsible for model safety and robustness.
- Red team members adding AI systems to their testing scope.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender las vulnerabilidades principales de los sistemas basados en LLM.
- Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones LLM.
- Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
- Integrar técnicas como el aislamiento (sandboxing), pruebas de intrusión y revisión humana en el proceso en pipelines de nivel de producción.
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21 HorasEste curso enseña a los desarrolladores de software cómo construir aplicaciones de IA de forma segura desde el diseño. Los participantes aprenden a proteger chatbots, copilotos, pipelines de RAG y agentes de IA contra amenazas específicas como inyección de prompts, envenenamiento de datos, abuso de herramientas, filtración de secretos y salida insegura del modelo. El curso cubre diseño seguro de prompts, seguridad RAG, acceso de menor privilegio, guardrails y pruebas de red-teaming, ayudando a los desarrolladores a crear funciones de IA que sean seguras, confiables y resilientes en entornos reales.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
- Correlacionar métricas, registros y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por inteligencia artificial.
- Automatizar la detección, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
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14 HorasPrometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático mejora estas herramientas con información predictiva e inteligente para automatizar la toma de decisiones operativas.
Esta capacitación en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps mediante Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad en sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y la previsión.
- Construir reglas de alerta inteligentes basadas en información predictiva.
Formato del curso
- Conferencia y discusión interactiva.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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LLMOps: Production LLM Operations and Governance
14 HorasThis instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at ML engineers and platform teams who need to build robust operational pipelines for LLM-powered applications at scale.
