Защита больших языковых моделей: безопасность приложений LLM

По мере того как генеративный ИИ становится центральным элементом современного программного обеспечения, защита этих систем от уникальных уязвимостей становится все более важной. Традиционных мер безопасности уже недостаточно для защиты приложений, работающих на больших языковых моделях (LLM). Этот курс предоставляет четкую основу в области безопасности LLM, ведущий вас от базовой терминологии до надежных стратегий защиты. Вы узнаете, как работают эти модели, определите их уникальные поверхности атаки и научитесь внедрять защитные меры для защиты данных и пользователей. Что вы узнаете: Понимание основных концепций LLM и того, как генеративные модели ИИ обрабатывают входные данные; Выявление критических уязвимостей, таких как быстрое впрыскивание, отравление данных и небезопасная обработка выходных данных; Применение OWASP Top 10, специально разработанной для приложений LLM; Конвейеры и векторные Настройка безопасных системных подсказок и механизмов очистки ввода/вывода; Внедрение механизмов управления и контроля за конфиденциальностью данных для предотвращения утечки конфидинационной информации. Курс начинается с изучения основной архитектуры больших языковых моделей и их общих шаблонов интеграции. Затем вы пройдете через теоретические сценарии угроз, научитесь анализировать уязвимости и применять методы защитной инженерии с помощью письменных примеров и концептуальных упражнений. Этот курс предназначен для новичков в области безопасности, разработчиков и ИТ-специалистов, желающих понять безоъепасность ИИ, и не требует предварительного опыта в машинном обучении. Начните создавать более безопасные и устойчивые интеграции с ИИ уже сегодня.