Podstawy bezpieczeństwa AI: obrona LLM, MLOp i generatywna AI

Ponieważ sztuczna inteligencja i duże modele językowe stają się głęboko zintegrowane z nowoczesnym oprogramowaniem, zabezpieczenie tych systemów przed nowymi lukami jest ważniejsze niż kiedykolwiek.Ten kurs zapewnia jasną, opartą na tekście ścieżkę do zrozumienia i złagodzenia ryzyka bezpieczeństwa w całym cyklu życia AI. Dzięki pisemnym wyjaśnieniom, rozbiciom architektonicznym i przykładom bezpieczeństwa opartym na kodzie dowiesz się, jak zidentyfikować luki w potokach danych, zabezpieczyć infrastrukturę uczenia maszynowego i chronić aplikacje generujące sztuczną inteligencję przed zagrożeniami w świecie rzeczywistym. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zagrożenia bezpieczeństwa unikalne dla modeli uczenia maszynowego i potoków sztucznej inteligencji. - Zidentyfikuj i złagodź luki w zabezpieczeniach AI, w tym szybkie wstrzykiwanie, zatrucie danych i inwersję modelu. - Zastosuj nowoczesne ramy modelowania zagrożeń zaprojektowane specjalnie dla środowisk LLM i MLOps. - Skonfiguruj bezpieczne potoki danych i kontrole dostępu, aby zapobiec ujawnianiu poufnych danych w systemach Retrieval-Augmented Generation (RAG). - Wdrażaj najlepsze praktyki bezpieczeństwa zgodne ze standardami branżowymi, odwołując się do wytycznych, takich jak OWASP Top 10 dla LLM. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i unikalnego krajobrazu zagrożeń sztucznej inteligencji, zanim przeprowadzi Cię przez zabezpieczenie potoków MLOps, utwardzanie aplikacji generatywnych AI i ustanowienie solidnych praktyk modelowania zagrożenia. Ten program jest przeznaczony dla programistów, specjalistów ds. Bezpieczeństwa i entuzjastów technologii, którzy chcą zbudować podstawy bezpieczeństwa AI, bez wcześniejszego uczenia maszynowego lub doświadczenia w zakresie danych. Zacznij czytać już dziś, aby tworzyć bezpieczniejsze, bardziej odporne aplikacje oparte na sztucznej inteligencji.