Zabezpieczanie generatywnej sztucznej inteligencji: podstawy LLM i szybkie bezpieczeństwo

W miarę jak organizacje szybko przyjmują generatywną sztuczną inteligencję, zabezpieczanie tych inteligentnych systemów stało się kluczowym priorytetem zarówno dla programistów, jak i specjalistów ds. bezpieczeństwa. Tradycyjne ramy bezpieczeństwa nie wystarczają, gdy mamy do czynienia z nieprzewidywalnym charakterem dużych modeli językowych (LLM). Ten kurs tekstowy zapewnia jasną, podstawową ścieżkę do zrozumienia unikalnych zagrożeń bezpieczeństwa generatywnej sztucznej inteligencji i sposobów ich łagodzenia. Z początkującego przejdziesz do praktyka zdolnego do projektowania bezpiecznych integracji AI i ochrony aplikacji przed pojawiającymi się zagrożeniami. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje AI i unikalne wyzwania związane z bezpieczeństwem, które wprowadzają; - Zidentyfikuj i złagodź typowe luki, w tym szybkie wstrzykiwanie, wyciek danych i zatrucie modelu; - Zastosuj zasady OWASP Top 10 specjalnie dostosowane do aplikacji LLM; - Bezpieczne potoki danych, bazy danych wektorowych, - Wdrożenie praktyk bezpieczeństwa o zerowym zaufaniu i solidnych mechanizmów walidacji wejścia / wyjścia. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i podstaw generatywnego bezpieczeństwa AI, zanim przejdzie do analizy luk w zabezpieczeniach i wzorców projektowania obronnego. Będziesz studiować praktyczne scenariusze i obronę na poziomie kodu, aby budować odporne systemy oparte na sztucznej inteligencji. Zaprojektowany dla programistów, analityków bezpieczeństwa i specjalistów IT, którzy nie znają bezpieczenstwa AI, ten kurs nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w AI. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować bezpieczne, odporne i godne zaufania integracje generatywnej sztucznej inteligencji.