Основы безопасности ИИ: защита машинного обучения и LLM

По мере того, как искусственный интеллект становится глубоко интегрированным в современное программное обеспечение, защита этих систем от уникальных уязвимостей становится более важной, чем когда-либо. Этот курс поможет вам ознакомиться с основными принципами защиты моделей машинного обучения и генеративных приложений ИИ от реальных угроз. Вы пройдете обучение по данному курсу, чтобы перейти от понимания основных концепций безопасности к выявлению, смягчению и предотвращению уязвимостей в специализированных системах ИИ. Вы приобретете уверенность в анализе конвейеров моделей, защите от атак противника и внедрении безопаcных систем управления ИИ в любой организации. Что вы узнаете: - Понять основополагающую терминологию безопасности ИИ, включая основные различия между традиционной кибербезопасностью и безоъепасностью машинного обучения. - Выявление и защита от общих уязвимостей, таких как быстрое впрыскивание, отравление данных и уклонение от модели. - Применять стандартные для отрасли рамки, включая OWASP Top 10 для больших языковых моделей, для оценки системных рисков. - Настройте безопасные конвейеры развертывания для моделей машинного обучения, чтобы предотвратить несанкционированный доступ и утечку данных. - Внедрять практики управления и соблюдения ИИ для обеспечения этических, прозрачных и безопасных операций модели. Учебный план начинается с фундаментальных определений ИИ и концепций безопасности, а затем переходит к анализу противостоящих угроз, практических стратегий защиты и современных рамок управления. Этот текстовый курс предназначен для новичков в области кибербезопасности, разработчиков и ИТ-специалистов, которые хотят заложить прочный фундамент в области безопасного ИИ без предварительного опыта машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы построить навыки, необходимые для защиты будущего искусственного интеллекта.