Основы безопасности и защиты prompt

По мере того как все больше приложений интегрируют Large Language Models (LLMs), их защита от манипуляций перестает быть второстепенной задачей. Небезопасный prompt может привести к утечке данных, вредоносному контенту и ненадежному поведению системы, что подрывает доверие пользователей и создает значительные риски. Этот курс дает базовое понимание безопасности prompt. Вы научитесь выявлять распространенные уязвимости и внедрять эффективные меры защиты, что позволит вам создавать более безопасные и надежные функции на базе AI. Вы обретете уверенность в написании более безопасных prompt и проектировании более устойчивых систем. Чему вы научитесь: - Поймете основные концепции prompt hacking, включая prompt injection и jailbreaking. - Изучите методы оборонительного prompting для создания надежных системных инструкций для AI-моделей. - Попрактикуетесь в выявлении уязвимостей в prompt и архитектуре приложений с помощью письменных упражнений. - Изучите методы очистки входных данных и валидации выходных данных моделей для предотвращения злонамеренного использования. - Откроете для себя уникальные соображения безопасности для систем, использующих Retrieval-Augmented Generation (RAG). - Примените базовую модель моделирования угроз к своим собственным проектам на базе LLM. Курс начинается с объяснения распространенных векторов атак и мышления злоумышленника. Затем мы разберем практические текстовые примеры защитных стратегий, которые вы сможете применить для защиты своих приложений. Этот курс разработан для начинающих. Предварительного опыта в кибербезопасности не требуется, но базовое знакомство с LLMs будет полезно. Он идеально подходит для разработчиков, продакт-менеджеров и технических лидеров, стремящихся обезопасить свои AI-интеграции. Начните учиться создавать более безопасные и надежные AI-приложения уже сегодня.