Основы безопасности для генеративного ИИ и LLM

По мере того как генеративный ИИ и большие языковые модели становятся глубоко интегрированными в современное программное обеспечение, защита этих систем от новых угроз становится более важной, чем когда-либо. Этот курс предоставляет четкий, фундаментальный путь к пониманию уникальных уязвимостей, которые влияют на приложения, основанные на искусственном интеллекте. Вы перейдете от базового понимания ИИ к уверенному выявлению, анализу и смягчению рисков безопасности в реализациях LLM. С помощью письменных объяснений и практических сценариев безопасности на основе кода вы узнаете, как разрабатывать надежные защитные меры для систем ИИ. Что вы узнаете: - Понять основные концепции генеративного ИИ и уникальную поверхность атаки больших языковых моделей. - Выявление критических уязвимостей, включая быстрое впрыск, обучение отравления данных, и небезопасной обработки выходных. - Применять стандартные для отрасли рамки безопасности, такие как OWASP Top 10 для LLM, для оценки рисков приложений. - Настройте защитные ограждения и стратегии фильтрации входных данных для защиты конвейеров ИИ от вредоносных манипуляций. - внедрять передовые методы обеспечения конфиденциальности данных и управления ими для предотвращения утечки чувствительных данных в системах генерирования, дополняющих поиск. Курс начинается с основной терминологии и ключевых концепций безопасности ИИ, а затем переходит к практическим стратегиям смягчения и безопа... [+] Вы будете работать через письменные упражнения и концептуальные обзоры архитектуры, чтобы укрепить свое обучение. Этот курс предназначен для новичков в области кибербезопасности, разработчиков программного обеспечения и ИТ-специалистов, которые хотят обеспечить интеграцию ИИ, без предварительного опыта в области безопасного ИИ. Начните создавать более безопасные и устойчивые генеративные приложения ИИ уже сегодня.