Veilige LLM-toepassingen bouwen: agenten, RAG's en Prompt Injection Defense

Naarmate Large Language Models (LLM's) geïntegreerd worden in kernbedrijfsprocessen, ontstaan er nieuwe en kritieke beveiligingsproblemen, met name met betrekking tot de verwerking van gebruikersinvoer en gegevensprivacy. Deze cursus biedt de fundamentele kennis en praktische technieken die nodig zijn om de meest kritieke risico's voor moderne LLM-toepassingen te identificeren, te beperken en te testen. Na het voltooien van deze cursus kunt u LLM-aangedreven systemen (zoals Agents en RAG-toepassingen) ontwerpen, bouwen en implementeren die veilig en voorspelbaar werken, zelfs bij het tegengaan van tegenstrijdige input. Wat je leert: * Begrijp de OWASP LLM Top 10 kwetsbaarheden en hoe u dreigingsmodellering kunt toepassen op veelvoorkomende LLM-architecturen zoals RAG. * Implementeer robuuste verdediging tegen prompt injectie, indirecte injecties en gevoelige datalekken in geïmplementeerde systemen. * Configureer LLM-agenten en functie-oproepen om misbruik van tools te voorkomen en strikte limieten voor brongebruik en cycli af te dwingen. * Oefen met behulp van datavalidatiemethoden en gestructureerde outputtechnieken (zoals JSON Schema) om voorspelbare modelreacties te garanderen. * Pas data-redactie- en sanitiseringstechnieken toe om gevoelige informatie te beschermen die door de LLM-pijplijn stroomt. * Integreer basisbeveiligings testen (red teaming) en validatie poorten in continue integratie en implementatie (CI / CD) workflows. De cursus begint met het definiëren van belangrijke LLM-beveiligingsconcepten en het huidige bedreigingslandschap voordat u overgaat tot de praktische implementatie van defensieve coderingspatronen en beleidshandhaving voor agenten en RAG-systemen.Deze cursus is bedoeld voor ontwikkelaars, datawetenschappers en beveiligungsprofessionals die nieuw zijn voor het beveiligen van LLM aangedreven applicaties. Er is geen voorafgaande ervaring met LLM-beveiliging vereist, alleen basiskennis van programmeren. Begin vandaag nog met het bouwen van betrouwbare en veerkrachtige AI-systemen.