Défendre les systèmes d'IA : Sécurité des LLM et des agents

Alors que les systèmes d'IA et les agents LLM sont profondément intégrés dans les logiciels modernes, leur sécurisation contre des vulnérabilités uniques est plus critique que jamais. Ce cours vous introduit aux concepts essentiels de la sécurité de l'IA, vous aidant à comprendre comment les attaquants exploitent ces systèmes et comment les défendre. Vous passerez d'une compréhension de base de l'IA à la capacité d'identifier, d'analyser et d'atténuer les risques de sécurité tout au long du cycle de vie d'une application d'IA. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les vulnérabilités de sécurité fondamentales inhérentes aux grands modèles de langage (LLM) et aux réseaux neuronaux ; * Analyser les vecteurs de menace courants, y compris l'injection de prompt, le jailbreaking et l'empoisonnement des données ; * Explorer les cadres de sécurité standard de l'industrie tels que le Top 10 OWASP pour les applications LLM et MITRE ATLAS ; * Évaluer les risques uniques aux agents d'IA autonomes, y compris l'empoisonnement des outils et les vulnérabilités de la chaîne d'approvisionnement ; * Appliquer des techniques d'ingénierie défensive pour protéger les modèles, la mémoire, les données et les architectures système ; * S'entraîner à identifier les vulnérabilités par le biais de scénarios écrits structurés et d'exercices conceptuels. Le cours commence par une terminologie de base et des concepts fondamentaux de l'IA avant de vous guider à travers des vecteurs d'attaque réels et des stratégies défensives modernes. Vous lirez des analyses détaillées d'incidents de sécurité et analyserez des architectures défensives étape par étape. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les débutants en sécurité et les professionnels de l'informatique cherchant à entrer dans le domaine de la sécurité de l'IA, sans aucune expérience préalable en sécurité requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire une base solide dans la protection des systèmes d'IA modernes.