Beveiliging en privacy in TinyML-toepassingen Training Cursus

Inhoud van de cursus

Dit praktijkgerichte, tweedaagse programma is bedoeld voor ontwikkelaars die reeds vertrouwd zijn met basisprincipes rond AI-beveiliging en nu zelfstandig agent-gebaseerde AI-systemen moeten ontwerpen en beveiligen in een overheidscontext. De cursus behandelt uitvoerig de OWASP Top 10 voor Agent-gebaseerde toepassingen (2026), gecombineerd met praktische red-teaming-oefeningen, RAG-beveiliging, beveiliging van MCP-servers en ontwerpprincipes voor meerstappen-AI-architecturen.

De training is gericht op engineeringteams binnen i.AI, digitale dienstenafdelingen en platformteams die overstappen van eenvoudige chatbots naar autonome of semi-autonome AI-systemen.

Aan het einde van de tweede dag hebben alle deelnemers live red-teaming-oefeningen voltooid, een beveiligde architectuur voor agent-gebaseerde workflows ontworpen en een bruikbaar handboek met beveiligingsmaatregelen meegenomen.

Deze praktijkgerichte training onder leiding van een docent in Nederland (online of op locatie) richt zich op leidinggevenden met enige ervaring die willen begrijpen hoe zij AI-systemen verantwoord kunnen beheren en beveiligen, rekening houdend met nieuwe internationale regelgeving zoals de EU-AI Act, GDPR, ISO/IEC 42001 en het Amerikaanse executief besluit inzake AI.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De wettelijke, ethische en reglementaire risico’s van AI-toepassingen binnen verschillende afdelingen te begrijpen.
• Belangrijke governance-raamwerken voor AI (zoals de EU-AI Act, NIST AI RMF en ISO/IEC 42001) te interpreteren en toe te passen.
• Beleid op het gebied van beveiliging, audit en toezicht voor AI-implementaties binnen hun organisatie vast te stellen.
• Richtlijnen op te stellen voor de inkoop en het gebruik van zowel externe als interne AI-systemen.

Deze instructeurgedreven, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor beveiligingsingenieurs, SOC-analisten en platformteams die AI-toepassingen, API’s, copilots en autonome agenten willen verdedigen met behulp van WAF’s, AI-gateways, guardrails, detectie-engineering en gelagde runtime-verdediging.

Overzicht van de cursus

Dit praktische één-daagse programma geeft softwareontwikkelaars, platform-engineers en technisch leiders een solide basis in beveiligingsrisico’s die specifiek voor AI gelden. De nadruk ligt op de OWASP Top 10 voor grote taalmodellen (2025) en op alledaagse beveiligingsoverwegingen bij het ontwikkelen van AI-gedreven overheidsdiensten.

De cursus is bedoeld als toegankelijke inleiding voor teams die actief zijn binnen IT, digitale dienstverlening en overheidsontwikkeling en momenteel bezig zijn met het integreren van grote taalmodellen in hun code.

Aan het einde van de dag beschikken deelnemers over een gemeenschappelijke basis voor veiligheid, een praktisch dreigingsmodel voor eigen AI-functies en een prioriteitenlijst met snelle verbeteringen die zij de volgende week kunnen implementeren.

Deze door een instructeur geleide live-training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor IT-professionals met basis- tot gevorderde kennis die AI TRiSM willen begrijpen en implementeren binnen hun organisaties.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De kernbegrippen en het belang van vertrouwen, risicobeheer en beveiliging bij kunstmatige intelligentie te begrijpen.
• Risico’s die verbonden zijn aan AI-systemen te identificeren en te verminderen.
• De beste beveiligingspraktijken voor kunstmatige intelligentie toe te passen.
• Regelgevende vereisten en ethische overwegingen met betrekking tot AI te begrijpen.
• Strategieën te ontwikkelen voor effectief bestuur en beheer van kunstmatige intelligentie.

Deze door een instructeur geleide training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars, architecten en productmanagers op midden- tot hoog niveau die risico’s in applicaties met grote taalmodellen willen beperken. Denk aan prompt-injectie, datalekken en ongefilterde output, evenals het toepassen van veiligheidsmaatregelen zoals invoervalidatie, menselijke toezichtfuncties en controlemechanismen voor output.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De belangrijkste kwetsbaarheden van systemen gebaseerd op grote taalmodellen te begrijpen.
• Veilige ontwerpprincipes toe te passen bij de architectuur van LLM-applicaties.
• Hulpmiddelen zoals Guardrails AI en LangChain te gebruiken voor validatie, filtering en beveiliging.
• Technieken zoals sandboxing, red teaming en menselijke toetsing in productieomgevingen te integreren.

Dit instructeurgedreven, live trainingsprogramma in Nederland (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars en platformingenieurs die AI-functies willen bouwen die bestand zijn tegen prompt-injectie, datavergiftiging, toolmisbruik en lekken van geheime sleutels, veilig door ontwerp in plaats van achteraf aangepakt.

Deze live, door een docent geleide training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor technische managers, architecten en beveiligingsingenieurs die generatieve AI en agentische systemen veilig willen houden in de levering, inclusief dreigingsmodellering, guardrails, agentmachtigingen, pipelinebeveiliging en governance.

Deze door een instructeur geleide, live-training in Nederland (online of ter plaatse) is bestemd voor AI- en cyberbeveiligingsprofessionals met een gemiddelde kennisniveau die zich willen verdiepen in de specifieke beveiligingsrisico’s van AI-modellen en -systemen, vooral binnen sectoren met strenge regelgeving zoals financiën, datagovernance en advies.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot:

• De verschillende soorten vijandige aanvallen op AI-systemen te begrijpen en manieren om zich hiertegen te verdedigen.
• Het toepassen van technieken ter versterking van modellen, zodat machine learning-processen beter beschermd zijn.
• De beveiliging en integriteit van data binnen machine learning-modellen te waarborgen.
• Het navigeren door regelgevende vereisten met betrekking tot de beveiliging van AI.

Deze interactieve training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) richt zich op beveiligingsingenieurs en compliance-functionarissen die hun EXO-implementaties willen versterken, toegang tot modellen willen reguleren en AI-werkbelastingen willen beheren die volledig on-premise draaien.

Deze door een instructeur geleide, live-training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor IT-beveiligings-, risico- en nalevingsspecialisten met weinig ervaring die de basisprincipes van AI-beveiliging, potentiële dreigingen en internationale richtlijnen zoals het NIST AI RMF en ISO/IEC 42001 willen begrijpen.

Na afronding van deze training zijn de deelnemers in staat tot:

• Het begrijpen van de specifieke beveiligingsrisico’s die voortvloeien uit het gebruik van AI-systemen.
• Het herkennen van dreigingen zoals aanvalsvoorbeelden, datavergiftiging en modelinversie.
• Het toepassen van basisreguleringsmodellen zoals het NIST AI Risk Management Framework.
• Het afstemmen van AI-gebruik op nieuwe normen, nalevingsrichtlijnen en ethische beginselen.

Deze door een instructeur geleide training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor beveiligings- en machine learning-engineers die aanvallen op ML-modellen en LLM-gebaseerde applicaties moeten identificeren, testen en afweren.

Op basis van de nieuwste aanbevelingen van het OWASP GenAI Security Project leren deelnemers AI-specifieke dreigingen te identificeren, te beoordelen en te mitigeren via interactieve oefeningen en real-world scenario's.