AI Agent Security の基礎

AI agents が現代のソフトウェアの核となるにつれ、新しいタイプの脆弱性からそれらを保護することが不可欠になっています。適切な防御策がなければ、言語モデルはデータを漏洩させたり、意図しないコマンドを実行したりするように操作される可能性があります。このコースでは、AI アプリケーションセキュリティの基礎的な理解を提供します。一般的な脅威を特定し、システムを安全に保つための実用的な防御メカニズムを適用する方法を探ります。基本的な概念に焦点を当てることで、回復力のある AI ワークフローを構築する自信を得ることができます。 学習内容： • AI の主要な用語と言語モデルが指示を処理する仕組みを理解する • prompt injection や jailbreaking の試みを特定し、防止する • 入力を検証し、モデルの出力をフィルタリングするための堅牢な guardrails を実装する • 悪意のあるデータから Retrieval-Augmented Generation (RAG) パイプラインを保護する • AI agent のアクションを隔離し制御するために sandboxing の原則を適用する • 現代の言語モデルアプリケーションのための安全なアーキテクチャを設計する カリキュラムは、特定の脆弱性や防御戦略を案内する前に、不可欠な定義と言語モデルの基本的な仕組みから始まります。詳細な説明を読み、記述されたコードパターンを探索して、セキュリティプラクティスが現実のシナリオでどのように適用されるかを理解します。AI セキュリティの初心者である開発者やソフトウェアエンジニア向けに設計されており、このコースには事前のサイバーセキュリティや高度な machine learning の経験は必要ありません。安全で信頼性の高い AI アプリケーションを構築するための第一歩を今日踏み出しましょう。