CONTACT ONS

Cursusaanbod

Dag 1 — Diepgaande Agentic AI-beveiliging

Sessie 1 — 09:30 tot 10:50 · Terugblik en Prompt Injection op diepte
  • Korte terugblik op de OWASP LLM Top 10 (2025) — overeengekomen basisniveau
  • Geavanceerde prompt injection: indirecte injectie, multi-turn manipulatie, cross-modale injectie
  • Jailbreak-technieken en verdedigingstaxonomieën
  • System prompt leakage en informatie-extractiepatronen
  • Interactieve Slido-poll: "Wat is de meest gevoelige tool waar jouw agenten vandaag toegang toe hebben?"

Pauze — 10:50 tot 11:10

Sessie 2 — 11:10 tot 12:30 · AI-pijplijnen beveiligen — Data, modellen en RAG
  • Integriteit van trainingsdata: poisoning, backdoors en provenance
  • Risico's in de model-levertouwketen: fine-tuning pijplijnen, adaptermodellen en registry-hygiëne
  • RAG-specifieke aanvalsvlakken: vector store poisoning, contextmanipulatie, retrieval-aanvallen
  • Embeddingbeveiliging: wat embeddings lekken en hoe deze te beschermen
  • Hands-on lab (~30 minuten): Deelnemers poisonen een kleine RAG-corpus en verdedigen deze vervolgens. Partneroefening gevolgd door groepsdebriefing.

Lunch — 12:30 tot 13:20

Sessie 3 — 13:20 tot 14:40 · OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026) — Deel 1
  • Manipulatie van agentdoelen en ondermijning van objectieven
  • Misbruik van tooltoegangsrechten en privilege escalatie via tool-lijnen
  • Geheugenmanipulatie: persistente, episodische en gedeelde geheugenaanvallen
  • Planning- en redeneringsexploits
  • Identiteit en authenticatie in agentsystemen
  • Korte live demo: Een goal-manipulatie-aanval op een eenvoudige planning-agent

Pauze — 14:40 tot 15:00

Sessie 4 — 15:00 tot 16:30 · OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026) — Deel 2 + MCP-beveiliging
  • MCP (Model Context Protocol)-architectuur en trust boundaries
  • MCP-serverbeveiliging: authenticatie, tool scoping en machtigingsmodellen
  • Multi-stap workflow-aanvallen: chaining, indirecte uitvoering, cascadefouten
  • Cross-agent communicatie en trust
  • Agent observabiliteit en forensic readiness
  • Einde dag 1: elke deelnemer identificeert één kritieke agentic risicovoller in hun eigen stack
  • Vragen en antwoorden

Dag 2 — Red-Teaming, Architectuur en Incident Response

Sessie 1 — 09:30 tot 10:50 · AI Red-Teaming — Methodologie
  • Wat AI red-teaming is (en niet is) — onderscheid met traditioneel pentesten
  • Red-teaming frameworks: MITRE ATLAS, OWASP Agentic Top 10 mapping, NIST AI RMF
  • Schalen van een red-team engagement voor een LLM- of agentsysteem
  • Handmatige technieken: prompt-engineering aanvallen, jailbreak bibliotheken, goal-hijacking
  • Landschap van geautomatiseerde tooling: Garak, PyRIT, Promptfoo, custom harnesses
  • Ethiek, veiligheid en verantwoordelijke onthulling van AI-kwetsbaarheden

Pauze — 10:50 tot 11:10

Sessie 2 — 11:10 tot 12:30 · Hands-On Red-Teaming Lab
  • Uitgebreide hands-on lab (~60 minuten): Deelnemers werken in paren tegen een voorbereide target — een multi-stap agentic applicatie met minimaal drie bekende kwetsbaarheden. Elk paar produceert een kort red-team rapport, inclusief aanvalsroute, impactbeoordeling en aanbevolen mitigaties.
  • Groepsdeling en collectieve debriefing

Lunch — 12:30 tot 13:20

Sessie 3 — 13:20 tot 14:40 · Veilige Architectuurpatronen voor Agentic AI in de Overheid
  • Defence-in-depth voor agentsystemen: isolatie, sandboxing en beperken van blast-radius
  • Ontwerpen van veilige toolcatalogi: allow-listing, parametervalidatie, outputinspectie
  • Human-in-the-loop patronen en wanneer bevestiging vereist is
  • Grenzen voor gevoelige data: waar PII en OFFICIAL-SENSITIVE data wel en niet mag vloeien
  • Aansluiten bij UK AI Principles, NIST AI RMF en ISO/IEC 42001 controles
  • Architectuurcase study: een realistisch overzicht van een overheids-agentic service

Pauze — 14:40 tot 15:00

Sessie 4 — 15:00 tot 16:30 · Incident Response, Playbook bouwen en Afronding
  • AI-specifieke incidentklassen: escalatie van prompt-injectie, toolmisbruik, datadiefstal via agenten, incidenten van modelgedragsafwijkingen
  • Detectiesignalen en loggingpatronen voor agentsystemen
  • Structuur van het response playbook: bevriezing, uitbanning, herstel, lessen geleerd
  • Capstone oefening (~45 minuten): Deelnemers bouwen een eenpagina-agent-beveiligingsinstrument (playbook) voor een representatieve service uit hun eigen domein
  • Implementatieplanning: acties voor 30, 60 en 90 dagen
  • Bronnen, verdere lectuur en vervolgstappen
  • Vragen en antwoorden en cursusafronding

Vereisten

  • Zekerheid in ten minste één moderne programmeertaal (Python wordt sterk aanbevolen voor de labs)
  • Afgeronde AI Security Fundamentals for Developers of gelijkwaardige werkende kennis van de OWASP Top 10 for LLM Applications (2025)
  • Bekendheid met REST-API's, basisbeginselen van containerisatie en algemene veilige ontwikkelingspraktijken
  • Ervaring met ten minste één LLM-API (OpenAI, Anthropic Claude, Azure OpenAI of vergelijkbaar) is handig maar niet essentieel

Doelgroep

  • Software-ingenieurs en AI/ML-ingenieurs die agentic of tool-gebruikende AI-systemen bouwen
  • Beveiligingsingenieurs en security champions die werken met AI-gemachtigde producten
  • Platform- en DevOps-ingenieurs verantwoordelijk voor LLM- en agent-infrastructuur
  • Technische leiders en architecten die AI-gedreven overheidsdiensten ontwerpen
  • Personen die AI Security Fundamentals for Developers hebben afgerond of gelijkwaardige ervaring hebben
 14 Uren

Aangepaste bedrijfsopleiding

Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.

  • Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
  • Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
  • Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.
Investering

Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 3200 € + BTW*

Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën