Podstawy bezpieczeństwa dla generatywnej sztucznej inteligencji i LLM

W miarę jak generatywna sztuczna inteligencja i duże modele językowe stają się głęboko zintegrowane z nowoczesnym oprogramowaniem, zabezpieczanie tych systemów przed nowymi zagrożeniami staje się ważniejsze niż kiedykolwiek wcześniej. Ten kurs zapewnia jasną, podstawową ścieżkę do zrozumienia unikalnych luk w zabezpieczeniach, które wpływają na aplikacje oparte na sztucznej inteligencji. Przejdziesz od podstawowego zrozumienia AI do pewnego identyfikowania, analizowania i łagodzenia ryzyka bezpieczeństwa we wdrożeniach LLM. Poprzez pisemne wyjaśnienia i praktyczne scenariusze bezpieczeństwa oparte na kodzie dowiesz się, jak zaprojektować solidną obronę systemów AI. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje AI i unikalną powierzchnię ataku dużych modeli językowych. - Zidentyfikuj krytyczne luki, w tym szybkie wstrzykiwanie, zatrucie danych szkoleniowych i niebezpieczną obsługę wyjścia. - Zastosuj standardowe w branży ramy bezpieczeństwa, takie jak OWASP Top 10 dla LLM, w celu oceny ryzyka aplikacji. - Skonfiguruj poręcze i strategie filtrowania wejść, aby chronić rurociągi AI przed złośliwą manipulacją. - Wdrażaj najlepsze praktyki w zakresie prywatności i zarządzania danymi, aby zapobiegać wyciekom poufnych danych w systemach generowania danych zwiększonych o pobieranie. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii bezpieczeństwa AI i podstawowych pojęć, zanim przejdzie do praktycznych strategii łagodzenia i bezpiecznych wzorców architektonicznych. Będziesz pracować przez pisemne ćwiczenia i przeglądy architektury koncepcyjnej, aby wzmocnić swoją naukę. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w cyberbezpieczeństwie, programistów i specjalistów IT, którzy chcą zabezpieczyć integracje AI, bez wcześniejszego doświadczenia w zakresie bezpieczeństwa AI. Zacznij tworzyć bezpieczniejsze, bardziej odporne aplikacje generatywne AI już dziś.