# AI security & compliance course

> Threat-model AI workflows across data, prompts, tools, identity, supply chain, and audit evidence, then turn controls into enforceable release gates.

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# AI security & compliance

Protect data, tools, models, and decisions end to end

Threat-model AI workflows across data, prompts, tools, identity, supply chain, and audit evidence, then turn controls into enforceable release gates.
Advanced 8 lessons 515 XP About 89 min

Source · Handbook · AI security & compliance · Source reviewed 2026-07-01

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## What you'll learn

- Map assets, actors, trust boundaries, and abuse cases across an AI system.
- Defend against prompt injection, data leakage, excessive agency, and supply-chain risk.
- Apply least privilege, data minimization, retention, and audit controls.
- Build evidence-ready security reviews, incident response, and exception handling.

1

## 1. 리스크·데이터 거버넌스

무엇을 보호하고 누가 위험을 수용하는지 증거로 남깁니다.

- 보안 수준은 의사결정 구조에서 갈린다 5단계 risk loop, 점수·appetite·RACI와 P0~P3 데이터 분류 Concept 45 XP
- 리스크·데이터 분류 퀴즈 점수화·승인·수명주기 통제 판단 Quiz 50 XP

2

## 2. 보안 아키텍처·인젝션 방어

모델 정확도보다 권한·실행·신뢰 경계를 먼저 설계합니다.

- 모델이 속아도 피해는 제한되게 Gateway→Policy→Orchestrator, 격리 실행과 다층 prompt injection 방어 Concept 45 XP
- 실전: 악성 RAG 문서 외부 문서의 지시와 내부 tool 권한 분리 Scenario 60 XP

3

## 3. Agent Identity·접근제어

사람보다 낮은 신뢰의 agent를 짧고 좁은 권한으로 운영합니다.

- Agent는 서비스 계정보다 더 좁게 identity lifecycle, token matrix, RBAC+ABAC와 secret rotation Concept 45 XP
- Agent 권한·비밀 감사 identity·token·scope·rotation·audit trail 점검 Checklist 55 XP

4

## 4. 감사·사고·경영 보고

통제가 실제로 실행됐다는 증거와 빠른 신뢰 회복 체계를 만듭니다.

- 정책 문서보다 증거의 연속성 통제-증빙 매트릭스, SEV 대응, ALE·ROI와 이사회 결정 요청 Concept 45 XP
- 워크북: 감사·사고 의사결정 팩 증빙·SEV·CAP·경영 보고를 한 흐름으로 작성 Workbook 70 XP

## Final challenge

Turn what you learned into a reusable work artifact.

- 최종 챌린지 · AI 보안 통제 설계서 리스크·데이터·아키텍처·권한·감사를 하나의 증거 체계로 Complete lessons first 100 XP

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