Основы безопасности ИИ: защита LLM, MLOp и генеративного ИИ

По мере того, как искусственный интеллект и большие языковые модели становятся глубоко интегрированными в современное программное обеспечение, защита этих систем от новых уязвимостей становится более важной, чем когда-либо. Этот курс предоставляет четкий, текстовый путь к пониманию и снижению рисков безопасности на протяжении всего жизненного цикла ИИ. С помощью письменных объяснений, архитектурных разбивок и примеров безопасности на основе кода вы узнаете, как выявлять уязвимости в конвейере данных, защищать инфраструктуру машинного обучения и защищены генеративные приложения ИИ от реальных угроз. Что вы узнаете: - Понимание основных рисков безопасности, характерных для моделей машинного обучения и конвейеров искусственного интеллекта. - Выявление и смягчение уязвимостей генеративного ИИ, включая быстрое введение, отравление данных и инверсию модели. - Применять современные рамки моделирования угроз, специально разработанные для сред LLM и MLOps. - Настройка безопасных каналов передачи данных и контроля доступа для предотвращения раскрытия конфиденциальных данных в системах дополненного генерирования (RAG). - Внедрение передовых методов безопасности, соответствующих отраслевым стандартам, с использованием таких руководств, как OWASP Top 10 для LLM. Курс начинается с основных определений и уникального ландшафта угроз искусственного интеллекта, а затем вы пройдете через защиту конвейеров MLOps, укрепление генеративных приложений ИИ и создание надежных методов моделирования угроз. Эта программа предназначена для разработчиков программного обеспечения, специалистов по безопасности и любителей технологий, которые хотят заложить основы безоъепасности ИИ, не требуя предварительного опыта машинного обучения или науки данных. Начните читать сегодня, чтобы создавать более безопасные и устойчивые приложения на базе искусственного интеллекта.