Protegendo modelos de linguagem grandes: Segurança de aplicativos LLM

À medida que a IA generativa se torna central para o software moderno, proteger esses sistemas contra vulnerabilidades exclusivas é mais importante do que nunca. As medidas de segurança tradicionais não são mais suficientes para proteger aplicativos baseados em modelos de linguagem grandes (LLMs). Este curso somente de texto fornece uma base clara na segurança do LLM, orientando você da terminologia básica para estratégias de defesa robustas. Você entenderá como esses modelos funcionam, identificará suas superfícies de ataque exclusivas e aprenderá a implementar salvaguardas para proteger seus dados e usuários. O que você aprenderá: Entenda os conceitos fundamentais de LLM e como os modelos de IA generativos processam as entradas; Identificar vulnerabilidades críticas como injeção imediata, envenenamento de dados e manipulação de saída insegura; Aplique a estrutura OWASP Top 10 especificamente adaptada para aplicativos LLM; Pipelines e vetores de geração de recuperação aumentada segura (RAG) Configurar prompts de sistema seguros e mecanismos de sanitização de entrada/saída; Implementar controles de governança e privacidade de dados para evitar vazamento de informações confidenciais. O curso começa explorando a arquitetura central de modelos de linguagem grandes e seus padrões de integração comuns. A partir daí, você progredirá através de cenários teóricos de ameaças, aprendendo a analisar vulnerabilidades e aplicar técnicas de engenharia defensiva através da escrita de exemplos e exercícios conceituais guiados. Projetado para iniciantes em segurança, desenvolvedores e profissionais de TI que desejam entender a segurança da IA, este curso não requer experiência prévia em aprendizado de máquina. Comece a criar integrações de IA mais seguras e resilientes hoje mesmo.