KI-Sicherheitsgrundlagen: Verteidigung von LLMs, MLOps und generativer KI

Da künstliche Intelligenz und große Sprachmodelle tief in moderne Software integriert werden, ist die Sicherung dieser Systeme gegen neue Schwachstellen wichtiger denn je.Dieser Kurs bietet einen klaren, textbasierten Weg zum Verständnis und zur Minderung von Sicherheitsrisiken über den gesamten KI-Lebenszyklus. Sie werden von einer traditionellen Sicherheitsmentalität zu einer KI-fokussierten Verteidigungshaltung übergehen.Durch schriftliche Erklärungen, Architektur-Breaks und codebasierte Sicherheitsbeispiele lernen Sie, wie Sie Schwachstellen in Datenpipelines identifizieren, die Machine-Learning-Infrastruktur sichern und generative KI-Anwendungen vor realen Bedrohungen schützen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Sicherheitsrisiken, die für maschinelle Lernmodelle und künstliche Intelligenz-Pipelines spezifisch sind. - Identifizieren und mildern Sie generative KI-Schwachstellen, einschließlich Prompt Injection, Datenvergiftung und Modellinversion. - Wenden Sie moderne Bedrohungsmodellierungs-Frameworks an, die speziell für LLMs- und MLOps-Umgebungen entwickelt wurden. - Konfigurieren Sie sichere Datenpipelines und Zugriffskontrollen, um die Offenlegung sensibler Daten in Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Systemen zu verhindern. - Implementieren Sie branchenübliche Best Practices für die Sicherheit, indem Sie auf Richtlinien wie die OWASP Top 10 für LLMs verweisen. Der Kurs beginnt mit Kerndefinitionen und der einzigartigen Bedrohungslandschaft der künstlichen Intelligenz, bevor Sie durch die Sicherung von MLOps-Pipelines, die Stärkung generativer KI-Anwendungen und die Einrichtung robuster Bedrohungenmodellierungspraktiken geführt werden. Dieses Programm richtet sich an Softwareentwickler, Sicherheitsexperten und Technologieenthusiasten, die eine Grundlage für KI-Sicherheit schaffen möchten, ohne dass vorherige Erfahrungen mit maschinellem Lernen oder Datenwissenschaft erforderlich sind. Lesen Sie noch heute, um sicherere, robustere KI-gestützte Anwendungen zu erstellen.