Solid intro to prompt injection defenses, though the section on indirect injection felt a bit rushed.
ความปลอดภัยของ AI: การป้องกัน Prompt Injection
คู่มือเชิงปฏิบัติสำหรับนักพัฒนาและผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยเพื่อทำความเข้าใจและบรรเทาช่องโหว่ Prompt Injection ในระบบ AI
-
💬
ผู้สอน AI
ถามเกี่ยวกับบทเรียนใดก็ได้ แล้วรับคำตอบที่ชัดเจนทันที ทุกเมื่อ -
🕐
เริ่มเมื่อไรก็ได้
ไม่มีตารางหรือเดดไลน์ — เรียนตามจังหวะของคุณ เมื่อไรก็ได้ -
🌐
เป็นภาษาไทย
บทเรียน แบบฝึกหัด และใบรับรอง — ทั้งหมดเป็นภาษาของคุณอย่างครบถ้วน
เกี่ยวกับคอร์สนี้
เมื่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ถูกนำไปใช้ในแอปพลิเคชันมากขึ้นเรื่อยๆ พวกมันก็นำมาซึ่งความเสี่ยงด้านความปลอดภัยใหม่ๆ และไม่เหมือนใคร ช่องโหว่ที่พบบ่อยและสำคัญที่สุดคือ prompt injection ซึ่งผู้ใช้ที่เป็นอันตรายสามารถเข้าควบคุมพฤติกรรมของโมเดลได้
หลักสูตรนี้นำเสนอความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับความปลอดภัยของ AI โดยเน้นที่ทักษะเชิงปฏิบัติที่จำเป็นในการป้องกันการโจมตีเหล่านี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีคิดแบบผู้โจมตีเพื่อค้นหาช่องโหว่ และสร้างกลไกป้องกันที่แข็งแกร่ง หรือที่เรียกว่า 'guardrails' เพื่อปกป้องแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ของคุณและผู้ใช้
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้:
- ทำความเข้าใจหลักการพื้นฐานของ prompt injection และรูปแบบต่างๆ รวมถึง jailbreaking
- เรียนรู้วิธีระบุรูปแบบการโจมตีทั่วไปในแอปพลิเคชันที่ผู้ใช้ต้องเผชิญ
- ประยุกต์ใช้เทคนิคการป้องกัน เช่น การทำความสะอาดอินพุต (input sanitization), การป้องกันด้วยคำสั่ง (instructional defense), และการกรองเอาต์พุต (output filtering)
- ฝึกฝนการสร้างส่วนห่อหุ้ม (wrappers) ที่ปลอดภัยสำหรับการเรียก API ไปยังโมเดลภาษาขนาดใหญ่
- กำหนดค่าการตรวจสอบ (monitoring) และการบันทึก (logging) พื้นฐานเพื่อตรวจจับภัยคุกคามด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น
- ค้นพบภาพรวมที่กว้างขึ้นของความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของ AI รวมถึงข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
หลักสูตรเริ่มต้นด้วยแนวคิดพื้นฐานของ prompt engineering และกลไกของการโจมตีแบบ injection จากนั้นจึงก้าวไปสู่กลยุทธ์การป้องกันแบบลงมือปฏิบัติจริงและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างระบบที่ปลอดภัย
หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับนักพัฒนา นักวิเคราะห์ความปลอดภัย และผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีที่ยังใหม่ต่อความท้าทายด้านความปลอดภัยของ AI ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านความปลอดภัยของ AI มาก่อน แม้ว่าความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับแนวคิดการพัฒนาซอฟต์แวร์จะเป็นประโยชน์
เริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้ด้านความปลอดภัยของ AI และเรียนรู้วิธีสร้างแอปพลิเคชันที่ยืดหยุ่นมากขึ้น
สิ่งที่คุณจะได้รับ
-
📜
ใบประกาศนียบัตร
เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณ -
💬
ติวเตอร์ AI ส่วนตัว
ติดขัดในบทเรียน? ถามติวเตอร์ในตัวของคุณได้ทุกอย่าง ทุกเวลา -
♾️
เข้าถึงตลอดชีพ
กลับมาเรียนได้ตลอด ไม่มีหมดอายุ -
📱
โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์
ใช้งานได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์ -
💸
คืนเงิน 14 วัน
ไม่ต้องอธิบาย -
⚡
กระชับและตรงประเด็น
2 ชม. 30 นาที เนื้อหาเชิงปฏิบัติ
รีวิว (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.
ผู้เรียนคนอื่นเรียน
🔥 ยอดนิยม
🎓 มีใบรับรอง
Generative AI สำหรับช่างสัก: การออกแบบและการจัดวางตำแหน่ง
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿539
→
🔥 ยอดนิยม
🎓 มีใบรับรอง
AI Voice Cloning: สร้างเสียงดิจิทัลส่วนตัวของคุณ
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿539
→
🔥 ยอดนิยม
🎓 มีใบรับรอง
AI สำหรับครูสอน ESL: บทเรียน, ข้อความ และข้อสอบ
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿539
→
🔥 ยอดนิยม
🎓 มีใบรับรอง
พื้นฐานของ LLMOps: การ Deploy, Version และ Monitor LLMs
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿539
→
คำถามที่พบบ่อย
ฉันต้องใช้อะไรในการเรียนคอร์สนี้? +
แค่โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ที่มีอินเทอร์เน็ต ไม่ต้องติดตั้งหรือใช้อุปกรณ์พิเศษ
ฉันชำระเงินอย่างไร? +
ผ่านบัตรด้วย Stripe เราไม่เก็บข้อมูลบัตร — Stripe จัดการอย่างปลอดภัย
ฉันขอคืนเงินได้ไหม? +
ใช่ — คืนเงินเต็มจำนวนใน 14 วัน ไม่ต้องอธิบาย
ฉันมีสิทธิ์เข้าถึงนานเท่าไร? +
ตลอดไป เมื่อซื้อแล้วคอร์สเป็นของคุณ กลับมาเรียนได้ตลอด
ฉันจะได้ใบประกาศนียบัตรไหม? +
ได้ เมื่อเรียนจบจะได้รับใบประกาศนียบัตรที่เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ได้
ออกแบบสำหรับผู้เรียนใน
เทคโนโลยี
ดีไซน์
การเงิน
การตลาด
สาธารณสุข
การศึกษา
ธุรกิจการบริการ
อุตสาหกรรม