Основы безопасности генеративного ИИ

По мере того как генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM) меняют облик современного бизнеса, обеспечение безопасности этих мощных технологий стало критическим приоритетом. Этот курс, доступный только в текстовом формате, представляет собой всестороннее введение в риски безопасности, присущие генеративному ИИ, и поможет вам защитить системы от новых угроз и разработать безопаcтные интеграции. Вы научитесь: - Понять основные концепции генеративных архитектур ИИ и их конкретные последствия для безопасности. - Выявление критических уязвимостей, включая быстрое впрыск, отравление данных, и утечки конфиденциальных данных. - Применять OWASP Top 10 для больших языковых моделей для оценки и ранжирования системных рисков. - Настройка безопасных шаблонов генерации с расширенным извлечением (RAG) для предотвращения несанкционированного доступа к данным. - Внедрять принципы нулевого доверия и надежные механизмы контроля доступа к программному обеспечению, основанному на ИИ. - Практикуем методы моделирования угроз для разработки устойчивых интеграций ИИ. Вы начнете с изучения основной терминологии и основных концепций, прежде чем перейти к практическим сценариям угроз, стратегиям смягчения и отраслевым стандартам безопасности. Этот курс предназначен для новичков в области кибербезопасности, ИТ-специалистов и бизнес-лидеров, желающих понять риски ИИ, без предварительного опыта разработки ИИ. Начните читать сегодня, чтобы построить надежный фундамент для будущего технологий.