Segurança de IA com Model Armor: protegendo implantações de IA gerativa

À medida que a IA generativa se torna central para o software moderno, proteger esses sistemas contra vulnerabilidades emergentes é mais importante do que nunca. As organizações devem proteger seus modelos de linguagem grandes contra entradas maliciosas, vazamentos de dados e saídas inadequadas sem comprometer o desempenho. Este curso escrito fornece uma base sólida em segurança de IA, com foco em como proteger suas implantações usando o Model Armor. Você começará aprendendo a terminologia e os conceitos básicos de segurança de IA antes de passar para estratégias práticas de configuração. Através de explicações claras e escritas e snippets de código, você descobrirá como estabelecer filtros robustos que protegem seus usuários e seus modelos. O que você vai aprender: - Entenda os princípios básicos de segurança de IA, injeção imediata e vulnerabilidades de modelo - Configure o Model Armor para filtrar conteúdo tóxico, prejudicial ou inadequado em tempo real - Implementar estratégias de mascaramento de PII e prevenção de perda de dados para entradas e saídas - Detectar e mitigar tentativas de fuga e engenharia de prompt adversário - Integre as políticas do Model Armor em fluxos de trabalho de desenvolvimento de aplicativos modernos - Analise os logs de segurança para refinar continuamente os limites e políticas de segurança O curso começa com conceitos fundamentais em segurança de IA, garantindo que você entenda o cenário de ameaças antes de explorar a configuração prática e o design de políticas. Você estudará cenários do mundo real para aprender a testar e adaptar suas configurações de segurança para ambientes de produção. Este curso foi projetado para desenvolvedores, iniciantes em segurança e profissionais de TI que desejam proteger suas integrações de IA. Não é necessária experiência prévia com ferramentas de segurança de IA. Comece a ler hoje para criar aplicativos de IA seguros, confiáveis e confiável.