Yapay zeka projelerinde güvenlik çoğu zaman model çalışmaya başladıktan sonra gündeme gelir; oysa veri toplama biçimi, etiketleme süreci ve model seçimi gibi erken kararlar sonradan düzeltilmesi çok pahalı riskler yaratır. Güvenli geliştirme yaşam döngüsü, klasik yazılım geliştirmede olduğu gibi her aşamaya kontrol noktaları yerleştirerek bu riskleri erken yakalamayı hedefler; farkı, veri ve modele özgü tehditleri de kapsamasıdır. Program altı modül boyunca gereksinim tanımından üretim izlemeye uzanan tam bir yaşam döngüsü kurar. Katılımcılar örnek bir proje üzerinde tehdit modelleme yapar, veri ve model kontrol noktalarını tanımlar, değerlendirme setleri ile kabul kriterlerini yazar ve model dağıtım hattına güvenlik kapıları ekler. Eğitim sonunda her katılımcı, kendi projesi için aşama bazlı kontrol listesi, kabul kriterleri ve izleme planından oluşan bir güvenli geliştirme çerçevesi üretir.