Bilişim Teknolojileri Derneği: Bilişim Sistemleri Dergisi

Yapay zeka ve büyük dil modelleri modern uygulamalara entegre edildikçe, bu sistemlerin güvenliği geleneksel siber güvenlik uygulamalarından temel bir değişiklik gerektirir. Yapay zeka mimarilerinin klasik yazılımdan nasıl farklı olduğunu anlamak yeni hassasiyetlere karşı savunma için kritiktir. Bu yazılı kurs, klasik bilgi güvenliği ile makine öğrenimi ortamlarının benzersiz talepleri arasındaki boşluğu doldurmanıza yardımcı olmak için yapay zeka güvenliğinin temel ilkeleri boyunca size rehberlik eder. Kırılganlıkları tanımlamayı, tehdit vektörlerini analiz etmeyi ve akıllı uygulamaları korumak için savunma stratejilerini uygulamayı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Geleneksel siber güvenlik ve yapay zeka özelliği olan tehdit manzaraları arasındaki temel farkları anlayın; Üç katmanlı yapay zekâ mimari modelini analiz ederek potansiyel başarısızlık noktalarını belirleyin; Jailbreaking, hızlı enjeksiyon ve veri sızdırma dahil olmak üzere yaygın yapay zekaya sahip zayıflıkları belirleyin. OWASP Top 10 for Large Language Models; Güvenli tasarım ilkelerini Geri Alma-Genişletilmiş Üretim ve model dağıtımına uygulayın; Veri gizliliğini korumak ve sistem bütünlüğünü korumak için hafifletme stratejileri oluşturun. Kurs, gerçek saldırı senaryoları ve pratik, metin tabanlı savunma yöntemlerine geçmeden önce temel tanımlamalar ve mimari kavramlarla başlıyor. Ana terminolojiden, açık, yazılı açıklamalar ve kavramsal egzersizler yoluyla karmaşık güvenlik paternlerini analiz etmeye ilerleyeceksiniz. Bu kurs, siber güvenlik yeni başlayanları, yazılım geliştiriciler ve bilişim profesyonelleri için önceden makine öğrenimi deneyimi gerektirmeden AI güvenliğinin temellerini anlamak için tasarlanmıştır. Yeni nesil akıllı yazılımların güvenliğini sağlamak için bugün okumaya başlayın.