شرح ممتاز وواضح جداً للمخاطر.
Grundlagen der AI Agent Security
Lernen Sie, Sprachmodell-Anwendungen zu schützen, indem Sie Prompt Injection verstehen, Guardrails implementieren und Agent-Aktionen durch Sandboxing absichern.
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Über diesen Kurs
Da AI-Agenten zu einem Kernbestandteil moderner Software werden, ist es unerlässlich, sie gegen neue Arten von Schwachstellen abzusichern. Ohne angemessene Verteidigungsmaßnahmen können Sprachmodelle manipuliert werden, um Daten preiszugeben oder unbeabsichtigte Befehle auszuführen. Dieser Kurs vermittelt ein grundlegendes Verständnis der AI-Anwendungssicherheit. Sie werden untersuchen, wie Sie häufige Bedrohungen identifizieren und praktische Abwehrmechanismen anwenden, um Ihre Systeme sicher zu halten. Durch die Konzentration auf grundlegende Konzepte gewinnen Sie das Vertrauen, widerstandsfähige AI-Workflows zu erstellen.
Was Sie lernen werden:
• Verstehen der zentralen AI-Terminologie und wie Sprachmodelle Anweisungen verarbeiten
• Identifizieren und Verhindern von Prompt Injection- und Jailbreaking-Versuchen
• Implementieren robuster Guardrails zur Validierung von Eingaben und Filterung von Modellausgaben
• Absichern von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines gegen bösartige Daten
• Anwenden von Sandboxing-Prinzipien zur Isolierung und Steuerung von AI-Agent-Aktionen
• Entwerfen sicherer Architekturen für moderne Sprachmodell-Anwendungen.
Das Curriculum beginnt mit wesentlichen Definitionen und der grundlegenden Mechanik von Sprachmodellen, bevor es Sie durch spezifische Schwachstellen und Verteidigungsstrategien führt. Sie werden detaillierte Erklärungen lesen und geschriebene Code-Muster untersuchen, um zu verstehen, wie Sicherheitspraktiken in realen Szenarien angewendet werden. Dieser Kurs wurde für Entwickler und Software-Ingenieure konzipiert, die Anfänger in der AI-Sicherheit sind, und erfordert keine vorherige Cybersecurity- oder fortgeschrittene Machine Learning-Erfahrung. Machen Sie noch heute den ersten Schritt zum Aufbau sicherer und zuverlässiger AI-Anwendungen.
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Kurz und fokussiert
2 Std. 54 Min. praktische Inhalte
Bewertungen (20)
El curso desarma muy bien cómo un atacante puede manipular un agente con instrucciones ocultas en un documento, algo que no había considerado antes. Los ejercicios prácticos ayudan a fijar el concepto en vez de quedarse solo en teoría. Eso sí, la parte sobre evaluación de riesgos se siente un poco apresurada comparada con el resto.
Полезно, но местами суховато подано.
Endlich Prompt Injection wirklich verstanden.
Gostei muito de como o curso desmonta um ataque de prompt injection passo a passo até mostrar a correção aplicada no código.
Solid walkthrough of how prompt injection actually works against tool-using agents, not just the surface-level 'ignore previous instructions' examples you see everywhere. I liked that it covered defense layers like input sanitization and permission scoping rather than pretending one trick fixes everything. Definitely changed how I think about giving an agent access to email or file systems.
프롬프트 인젝션을 직접 막아보고 에이전트 동작을 샌드박싱하는 부분이 정말 실무에 바로 쓸 만했어요.
Muy claro y directo, excelente.
Kursus ini benar-benar membuka mata saya soal cara kerja prompt injection dan kenapa agen AI bisa dimanipulasi tanpa disadari penggunanya. Materinya disusun rapi dari konsep dasar sampai contoh serangan nyata, jadi gampang diikuti walau saya bukan orang security. Sekarang saya jauh lebih hati-hati saat merancang guardrail untuk aplikasi LLM di kantor.
The module on sandboxing tool calls alone was worth going through the whole course slowly and taking notes.
Baru dua bab masuk saya udah paham kenapa agen AI saya kemarin gampang dibobol lewat input yang aneh-aneh. Penjelasan soal sandboxing dan validasi input dikasih contoh kode yang bisa langsung dicoba, bukan cuma teori. Worth banget buat siapa saja yang lagi bikin produk berbasis LLM.
প্রম্পট ইনজেকশন কীভাবে কাজ করে সেটা উদাহরণ দিয়ে খুব ভালোভাবে বোঝানো হয়েছে, তবে কিছু অংশ আরেকটু ধীরে ব্যাখ্যা করলে ভালো হতো।
Enfin je comprends l'injection de prompt.
프롬프트 인젝션이 실제로 어떻게 먹히는지 예제로 보여줘서 막연했던 개념이 확 정리됐어요.
Explicações claras sobre prompt injection.
Explica muy bien los ataques de inyección de prompts, aunque algunos ejemplos de código ya están un poco desactualizados.
I went into this course thinking I already understood prompt injection pretty well, and it humbled me fast. The instructor breaks down real attack patterns against LLM apps step by step, then walks through concrete mitigations instead of just waving hands at 'be careful with user input.' What stood out most was the section on tool-calling agents getting tricked into leaking data through indirect injection hidden in documents or web pages, something I had genuinely never considered before. The pacing is steady enough that you can pause and actually test the examples yourself rather than just watching. By the end I had a checklist I've already started applying to a chatbot we're shipping at work. If you're building anything that lets a model call tools or read external content, this is time well spent.
Depois desse curso passei a revisar todo agente que construo pensando em quem vai tentar manipular o prompt dele.
Finally understand prompt injection properly.
Nội dung hay nhưng hơi nhanh.
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