Certified Offensive AI Security Professional (COASP)

هاجم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتجعلها أكثر أماناً. خلال خمسة أيام ترسم أسطح الهجوم

5 أياممتوسط10 وحدات

نظرة عامة

هاجم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتجعلها أكثر أماناً. خلال خمسة أيام ترسم أسطح الهجوم، وتفحص الثغرات الخاصة بالذكاء الاصطناعي، وتستغلّ حقن الأوامر وتطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة، وتطبّق تعلّم الآلة العدائي، ثم تقوّي الأنظمة وتستجيب لحوادث الذكاء الاصطناعي.

المنهاج

المحتوى التقني أدناه معروضٌ باللغة الإنجليزية كما ورد في منهاج الدورة، حفاظاً على دقّة المصطلحات.

10 وحدات

AI & ML Fundamentals
AI Attack Surface and Threat Landscape (ATLAS-Aligned)
AI Attack Taxonomy and Classification
OWASP LLM and ML Top 10 (2025) - Overview & Mapping
AI System Hacking Methodology
Securing AI Systems - Foundations (Defensive Anchor)
AI Security Governance and Compliance

OSINT for AI Assets
Tools and Techniques for AI OSINT
Data & Training Pipeline Intel Gathering
Mapping AI Attack Surfaces from OSINT
Discovering AI Endpoints & Services
AI API & Parameter Enumeration
Model & Vector Store Enumeration
Defensive - Reducing AI OSINT Exposure
Defensive - Hardening Enumerated Surfaces
AI Threat Intelligence & Continuous Monitoring

Fundamentals of AI Vulnerability Assessment
Tools and Techniques for Vulnerability Scanning
Fuzzing Techniques for AI Systems
Defensive - Integrating Scanning & Fuzzing

LLM Architecture & Trust Boundaries
Prompt Injection & Jailbreaking
Sensitive Information Disclosure and System Prompt Leakage
Improper Output Handling and Misinformation
Advanced Prompt Attack Techniques
Defensive - Secure LLM Application Design

Adversarial ML Attacks
Practical Adversarial Input Attacks
Privacy & Model Extraction Attacks
Evaluating Robustness & Trustworthiness
Emerging Model Attack Techniques
Defensive - Privacy & Robustness Mitigations

Understanding AI Data & Training Pipelines
Data Poisoning Attacks
Backdoor / Trojan Attacks in Training Pipelines
AI Supply Chain Attack Vectors
Defensive - Securing Data & Training Pipelines

Agentic AI Architecture & Attack Surface
Excessive Agency & Autonomy
Model-to-Model and Cross-LLM Attacks
Unbounded Consumption and Denial of Wallet
AI Workflow and Orchestration Attacks
Defensive - Securing Agentic Applications

AI Infrastructure & Integration Landscape
System and Framework Exploits
Tool and API Abuse in AI Apps
Supply Chain Threats (Deep Dive)
Defensive - Hardening AI Infra & Supply Chain

AI Security Test & Evaluation Fundamentals
Designing AI Security Test Plans
Executing AI Security Tests
Reporting, Assurance & Risk Management
Defensive - Embedding T&E into MLOps/DevSecOps

Detecting & Responding to AI-Specific Incidents
Logging, Telemetry & Evidence Collection
AI Forensics & Post-Incident Analysis
Capstone: Full-Scope AI Red Team Engagement
Course Wrap-Up & Professional Practice

لمن هذه الدورة

مختبِرو الاختراق وفرق الهجوم المحاكي ومختصو أمن الذكاء الاصطناعي.

قبل أن تبدأ

Strong technical background recommended, Requires: 2–3 years of cybersecurity experience, with understanding of security operations, networks or application security and offensive security experience

5 أيام

تفاصيل الدورة ←

لنرسم خطوتك التالية معاً.

أخبرنا بالدورة أو الشهادة التي تهمّك، ونرسل لك المنهاج والمواعيد القادمة والرسوم وخيارات التدريب الخاص لفريقك.

تحدّث إلى مستشار ←واتساب