Sicherheitsgrundlagen für generative KI und LLMs

Da generative KI und große Sprachmodelle immer stärker in moderne Software integriert werden, ist die Sicherung dieser Systeme gegen neue Bedrohungen wichtiger denn je. Dieser Kurs bietet einen klaren, grundlegenden Weg zum Verständnis der einzigartigen Schwachstellen, die KI-gesteuerte Anwendungen betreffen. Sie werden von einem grundlegenden Verständnis der KI zu einer zuverlässigen Identifizierung, Analyse und Minderung von Sicherheitsrisiken in LLM-Implementierungen übergehen. Durch schriftliche Erläuterungen und praktische codebasierte Sicherheitsszenarien lernen Sie, wie Sie robuste Abwehrmechanismen für KI-Systeme entwerfen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende generative KI-Konzepte und die einzigartige Angriffsfläche großer Sprachmodelle. - Identifizieren Sie kritische Schwachstellen, einschließlich Prompt Injection, Trainingsdatenvergiftung und unsicherer Ausgabeverarbeitung. - Wenden Sie branchenübliche Sicherheitsframeworks an, z. B. die OWASP Top 10 für LLMs, um Anwendungsrisiken zu bewerten. - Konfigurieren Sie Leitplanken und Eingabefilterstrategien, um KI-Pipelines vor böswilliger Manipulation zu schützen. - Implementieren Sie Best Practices für Datenschutz und Governance, um das Auslaufen sensibler Daten in Retrieval-Augmented Generation-Systemen zu verhindern. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen KI-Sicherheitsterminologie und den Kernkonzepten, bevor er zu praktischen Risikominderungsstrategien und sicheren Architekturmustern übergeht. Sie werden schriftliche Übungen und konzeptionelle Architekturüberprüfungen durcharbeiten, um Ihr Lernen zu verstärken. Dieser Kurs richtet sich an Cybersicherheitsanfänger, Softwareentwickler und IT-Profis, die KI-Integrationen sichern möchten, ohne dass Vorkenntnisse in der KI-Sicherheit erforderlich sind. Erstellen Sie noch heute sicherere, robustere generative KI-Anwendungen.