Solid intro to prompt injection defenses, though the section on indirect injection felt a bit rushed.
Bezpieczeństwo AI: Zapobieganie wstrzykiwaniu promptów
Praktyczny przewodnik dla programistów i specjalistów ds. bezpieczeństwa, który pomoże zrozumieć i zminimalizować luki związane z wstrzykiwaniem promptów w systemach AI.
-
💬
Instruktor AI
Zadawaj pytania o każdą lekcję i otrzymuj jasną odpowiedź od razu, o każdej porze. -
🕐
Zacznij kiedy chcesz
Bez harmonogramów i terminów — ucz się we własnym tempie, kiedy chcesz. -
🌐
Po polsku
Lekcje, zadania i certyfikat — wszystko w pełni w Twoim języku.
O tym kursie
W miarę jak duże modele językowe (LLM) są integrowane z coraz większą liczbą aplikacji, wprowadzają one nowe i unikalne ryzyka bezpieczeństwa. Najczęstszą i najbardziej krytyczną luką jest wstrzykiwanie promptów, gdzie złośliwy użytkownik może przejąć kontrolę nad zachowaniem modelu.
Ten kurs zapewnia podstawowe zrozumienie bezpieczeństwa AI, koncentrując się na praktycznych umiejętnościach potrzebnych do obrony przed tymi atakami. Nauczysz się myśleć jak atakujący, aby wykrywać luki, a następnie budować solidne mechanizmy obronne, czyli "guardrails", aby chronić swoje aplikacje oparte na LLM i ich użytkowników.
Czego się nauczysz:
- Zrozumieć podstawowe zasady wstrzykiwania promptów i jego wariantów, w tym jailbreaking.
- Nauczyć się identyfikować typowe wzorce ataków w aplikacjach skierowanych do użytkowników.
- Zastosować techniki obronne, takie jak sanitizacja danych wejściowych, obrona instrukcyjna i filtrowanie danych wyjściowych.
- Przećwiczyć budowanie bezpiecznych wrapperów dla wywołań API do dużych modeli językowych.
- Skonfigurować podstawowe monitorowanie i logowanie w celu wykrywania potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa.
- Odkryć szerszy krajobraz ryzyka związanego z bezpieczeństwem AI, w tym obawy dotyczące prywatności danych.
Kurs rozpoczyna się od fundamentalnych koncepcji inżynierii promptów i mechanizmów ataków wstrzykiwania, a następnie przechodzi do praktycznych strategii obronnych i najlepszych praktyk w budowaniu bezpiecznych systemów.
Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, analityków bezpieczeństwa i profesjonalistów technologicznych, którzy dopiero zaczynają przygodę z wyzwaniami bezpieczeństwa AI. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w bezpieczeństwie AI, chociaż podstawowe zrozumienie koncepcji tworzenia oprogramowania jest pomocne.
Rozpocznij swoją podróż w świat bezpieczeństwa AI i naucz się budować bardziej odporne aplikacje.
Co otrzymasz
-
📜
Certyfikat ukończenia
Dodaj do profilu LinkedIn -
💬
Osobisty tutor AI
Utknąłeś na lekcji? Zapytaj wbudowanego tutora o cokolwiek, w dowolnej chwili. -
♾️
Dożywotni dostęp
Wracaj, kiedy chcesz — bez wygaśnięcia -
📱
Telefon lub komputer
Działa wszędzie, na każdym urządzeniu -
💸
Zwrot w 14 dni
Bez pytań -
⚡
Krótko i konkretnie
2 godz 30 min praktycznej treści
Recenzje (18)
Il corso spiega bene come riconoscere i tentativi di prompt injection con esempi concreti presi da casi reali. Da sviluppatore ho trovato utili i controlli suggeriti per validare gli input verso il modello. Avrei solo gradito qualche esercizio pratico in più da svolgere da soli.
As someone who builds internal tools on top of LLMs, this course finally gave me a structured way to think about prompt injection instead of just patching things reactively. It walks through several real attack patterns, including indirect injection through documents and web content, which I hadn't fully considered before. The defensive techniques are practical rather than theoretical, with concrete input validation and sandboxing approaches you can apply immediately. My only complaint is that the section on securing agentic tool calls feels a little thin compared to everything else. Still, I came away with a checklist I'm now actually using at work.
Modul tentang cara penyerang menyelitkan arahan tersembunyi dalam input pengguna benar-benar membuka mata saya. Teknik sanitasi dan pengasingan prompt sistem diterangkan dengan jelas, cuma saya harap ada lebih banyak contoh serangan sebenar pada sistem produksi.
এই কোর্সে prompt injection আসলে কীভাবে কাজ করে সেটা খুব বাস্তবসম্মতভাবে দেখানো হয়েছে, শুধু তত্ত্ব নয়। ডেভেলপার হিসেবে আমি সহজেই বুঝতে পেরেছি কোথায় আমার নিজের অ্যাপে ফাঁক ছিল। শুধু কয়েকটা উদাহরণ আরেকটু আপডেটেড হলে ভালো হতো।
The way this course separates direct and indirect prompt injection made everything click for me. Each mitigation strategy is backed by an explanation of the underlying weakness it addresses. I walked away with a much more rigorous approach to validating anything that reaches my model.
Курс хорошо разбирает механику prompt injection на конкретных примерах, а не только в теории. Понравилось, что показывают реальные способы защиты, которые можно сразу внедрить в проект. Не хватило разве что более глубокого раздела про многоагентные системы.
Praktisch en duidelijk over prompt injection.
I've read a handful of blog posts on prompt injection but never had a clear mental model until this course. It starts with simple direct injection examples and builds up to more subtle indirect attacks hidden in retrieved documents, which was eye-opening. The instructor explains why common naive defenses like simple keyword filtering fail, which I appreciated since I'd tried exactly that approach before. Each mitigation technique comes with a reasoning for why it works, not just a copy-paste snippet. I immediately went back and rewrote the input handling in one of my own projects after finishing this.
Ce cours démystifie vraiment le prompt injection avec des exemples concrets d'attaques réelles. J'ai apprécié la partie sur les injections indirectes via des documents, un angle que je n'avais jamais considéré. Je repars avec des techniques de validation que j'ai déjà intégrées dans mon propre projet.
Kursus ini menjelaskan prompt injection dengan sangat jelas, lengkap dengan contoh kasus nyata yang pernah terjadi. Sebagai developer saya jadi paham cara memvalidasi input sebelum masuk ke model AI. Materinya langsung bisa saya terapkan di proyek yang sedang saya kerjakan.
Finally understand prompt injection properly.
Excellente explication des attaques par injection de prompt, avec des contre-mesures que j'ai pu appliquer tout de suite.
Good breakdown of how prompt injection attacks actually work against real applications, not just a surface-level overview. The mitigation techniques section is genuinely practical for anyone building on top of an LLM. I would have liked a bit more coverage on multi-agent systems specifically.
Cleared up prompt injection for me in a way that actually makes sense from a security engineering angle, not just theory.
Turned an abstract security concept into something I could actually test and defend against in my own codebase.
Solid practical content on defending against prompt injection, aimed clearly at people who already write code. The examples involving injected instructions hidden in uploaded files were particularly useful for my own security review. Wish there was a bit more on testing methodology to actually verify your defenses work.
프롬프트 인젝션 방어법이 확실히 정리됐어요.
Inni uczyli się też
🎓 Z certyfikatem
Prywatna sztuczna inteligencja z LLM typu open source: wdrożenie lokalne, RAG i agenci
Certyfikat
Praktyka
59 zł
→
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
Klonowanie głosu AI: Zbuduj swój osobisty cyfrowy głos
Certyfikat
Praktyka
59 zł
→
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
AI dla nauczycieli ESL: Lekcje, teksty i testy
Certyfikat
Praktyka
59 zł
→
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
Generative AI dla tatuatorów: projektowanie i umiejscowienie
Certyfikat
Praktyka
59 zł
→
Najczęstsze pytania
Czego potrzebuję, by wziąć udział w tym kursie? +
Wystarczy telefon lub komputer z internetem. Bez instalacji i specjalnego sprzętu.
Jak zapłacić? +
Kartą przez Stripe. Nie przechowujemy danych karty — robi to bezpiecznie Stripe.
Czy mogę otrzymać zwrot? +
Tak — pełen zwrot w 14 dni, bez pytań.
Jak długo będę mieć dostęp? +
Na zawsze. Po zakupie kurs jest twój — wracaj, kiedy chcesz.
Czy dostanę certyfikat? +
Tak. Po ukończeniu otrzymasz certyfikat, który możesz dodać do profilu LinkedIn.
Stworzony dla uczących się w
IT
Design
Finanse
Marketing
Ochrona zdrowia
Edukacja
Hotelarstwo
Produkcja