Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Dag 1 — Agentic AI Security Deep Dive
Sessie 1 — 09:30 tot 10:50 · Recap en Prompt Injection in diepte
- Korte recap van de OWASP LLM Top 10 (2025) — overeengekomen basislijn
- Geavanceerde prompt-injectie: indirecte injectie, multi-turn manipulatie, cross-modal injectie
- Jailbreak-technieken en verdedigingstaxonomieën
- System prompt leakage en informatie-extrahpatronen
- Interactieve Slido-poll: "Wat is de meest gevoelige tool die uw agents vandaag toegang 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 herkomst
- Risico's in de model-supply chain: fine-tuning pijplijnen, adaptermodellen en registry hygiene
- RAG-specifieke aanvalsoppervlakken: vector store poisoning, contextmanipulatie, retrieval-aanvallen
- Beveiliging van embeddings: wat embeddings lekken en hoe deze te beschermen
- Oefenlab (~30 minuten): Deelnemers poisonen een kleine RAG-corpus en verdedigen deze vervolgens. Gepairde oefening gevolgd door groepsdebrief.
Lunch — 12:30 tot 13:20
Sessie 3 — 13:20 tot 14:40 ₷ OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026) — Deel 1
- Agent goal manipulation en objective subversion
- Misbruik van tool-rechten en privilege escalation via tool-chains
- Geheugenmanipulatie: persistent, episodic en shared memory-aanvallen
- Aanvallen op planning en redenering
- Identiteit en authenticatie in agentsystemen
- Korte live demo: Een goal-manipulatie-aanval tegen 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
- Beveiliging van MCP-servers: authenticatie, tool scoping en permission-modellen
- Aanvallen op multi-step workflows: chaining, indirecte uitvoering, cascading failures
- Cross-agent communicatie en vertrouwen
- Agent observability en forensische klaarheid
- Einde dag 1: elke deelnemer identificeert één kritieke agentic risk in hun eigen stack
- Vraag & antwoord
Dag 2 — Red-Teaming, architectuur en incidentrespons
Sessie 1 — 09:30 tot 10:50 ₷ AI Red-Teaming — Methodologie
- Wat AI red-teaming is (en niet is) — onderscheid met traditionele pentesten
- Red-teaming-frameworks: MITRE ATLAS, OWASP Agentic Top 10 mapping, NIST AI RMF
- Afbakenen van een red-team-activiteit voor een LLM- of agentsysteem
- Handmatige technieken: prompt-engineering-aanvallen, jailbreak-libraries, goal-hijacking
- Automatiseringslandschap: Garak, PyRIT, Promptfoo, aangepaste harnesses
- Ethiek, veiligheid en verantwoordelijk onthulbeleid voor AI-vulnerabiliteiten
Pauze — 10:50 tot 11:10
Sessie 2 — 11:10 tot 12:30 ₷ Praktische Red-Teaming Lab
- Uitgebreide praktische lab (~60 minuten): Deelnemers werken in paren tegen een voorbereid doel — een multi-step agentic-toepassing met minimaal drie bekende kwetsbaarheden. Elk paar produceert een kort red-team-rapport, inclusief aanvalsroute, impactbeoordeling en aanbevolen mitigaties.
- Groepsdeelname en collectieve debrief
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 beperking van het slagveld
- Ontwerpen van veilige toolcatalogi: allow-listing, parameter-validatie, outputinspectie
- Human-in-the-loop-patronen en wanneer bevestiging vereist is
- Grensgebieden voor gevoelige data: waar PII en OFFICIAL-SENSITIVE-data kunnen en niet mogen stromen
- Afstemming met UK AI Principles, NIST AI RMF en ISO/IEC 42001-controls
- Architectuurgevalstudie: een realistische overheidsagentic-service walkthrough
Pauze — 14:40 tot 15:00
Sessie 4 — 15:00 tot 16:30 ₷ Incidentrespons, playbook bouwen en afsluiting
- AI-specifieke incidentklassen: escalatie van prompt-injectie, misbruik van tools, data-exfiltratie via agents, model-misgedrag incidenten
- Detectiesignalen en loggingpatronen voor agentsystemen
- Strucuur responsplaybook: containment, eradication, recovery, lessons learned
- Capstone-oefening (~45 minuten): Deelnemers bouwen een één pagina tellende agentbeveiligingsplaybook voor een representatieve service uit hun eigen domein
- Implementatieplanning: 30-dagen, 60-dagen, 90-dagen acties
- Resources, verdere lezen en vervolgstappen
- Vraag & antwoord en cursusafronding
Vereisten
- Veilig met ten minste één moderne programmeertaal (Python wordt sterk aanbevolen voor de labs)
- Voorafgaande voltooiing van AI Security Fundamentals for Developers of equivalente werkervaring in de OWASP Top 10 for LLM Applications (2025)
- Vertrouwdheid met REST-API's, basisprincipes van containerisatie en algemene veilige ontwikkelpraktijken
- 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-gestuurde producten
- Platform- en DevOps-ingenieurs verantwoordelijk voor LLM- en agent-infrastructuur
- Technische leidinggevenden en architecten die AI-gestuurde overheidsdiensten ontwerpen
- Degenen die AI Security Fundamentals for Developers hebben voltooid 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.
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