Principes essentiels de la sécurité de l'IA : Défendre les LLM, le MLOps et l'IA générative

Alors que l'intelligence artificielle et les grands modèles linguistiques s'intègrent profondément dans les logiciels modernes, la sécurisation de ces systèmes contre de nouvelles vulnérabilités est plus critique que jamais. Ce cours offre un cheminement clair, basé sur du texte, pour comprendre et atténuer les risques de sécurité tout au long du cycle de vie de l'IA. Vous passerez d'une mentalité de sécurité traditionnelle à une posture de défense axée sur l'IA. Grâce à des explications écrites, des analyses architecturales et des exemples de sécurité basés sur du code, vous apprendrez à identifier les vulnérabilités dans les pipelines de données, à sécuriser l'infrastructure d'apprentissage automatique et à protéger les applications d'IA générative contre les menaces du monde réel. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les risques de sécurité fondamentaux propres aux modèles d'apprentissage automatique et aux pipelines d'intelligence artificielle. - Identifier et atténuer les vulnérabilités de l'IA générative, y compris l'injection de prompt, l'empoisonnement des données et l'inversion de modèle. - Appliquer des cadres de modélisation des menaces modernes spécifiquement conçus pour les environnements LLM et MLOps. - Configurer des pipelines de données sécurisés et des contrôles d'accès pour prévenir l'exposition de données sensibles dans les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG). - Mettre en œuvre les meilleures pratiques de sécurité standard de l'industrie, en se référant à des directives comme l'OWASP Top 10 pour les LLM. Le cours commence par les définitions fondamentales et le paysage unique des menaces de l'intelligence artificielle avant de vous guider à travers la sécurisation des pipelines MLOps, le renforcement des applications d'IA générative et l'établissement de pratiques robustes de modélisation des menaces. Ce programme est conçu pour les développeurs de logiciels, les professionnels de la sécurité et les passionnés de technologie souhaitant bâtir une base en sécurité de l'IA, sans expérience préalable en apprentissage automatique ou en science des données requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire des applications alimentées par l'IA plus sûres et plus résilientes.