Fondamenti di Sicurezza per l'AI Generativa e gli LLM

Man mano che l'AI generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni si integrano profondamente nel software moderno, proteggere questi sistemi da nuove minacce è più critico che mai. Questo corso fornisce un percorso chiaro e fondamentale per comprendere le vulnerabilità uniche che affliggono le applicazioni basate sull'AI. Passerete da una comprensione di base dell'AI all'identificazione, analisi e mitigazione sicura dei rischi di sicurezza nelle implementazioni LLM. Attraverso spiegazioni scritte e scenari di sicurezza pratici basati su codice, imparerete a progettare difese robuste per i sistemi AI. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'AI generativa e la superficie di attacco unica dei modelli linguistici di grandi dimensioni. - Identificare le vulnerabilità critiche, inclusi prompt injection, avvelenamento dei dati di addestramento e gestione insicura dell'output. - Applicare framework di sicurezza standard del settore, come l'OWASP Top 10 for LLMs, per valutare i rischi delle applicazioni. - Configurare guardrail e strategie di filtraggio degli input per proteggere le pipeline AI da manipolazioni dannose. - Implementare le migliori pratiche di privacy e governance dei dati per prevenire la fuga di dati sensibili nei sistemi di generazione aumentata dal recupero. Il corso inizia con la terminologia essenziale della sicurezza AI e i concetti fondamentali prima di progredire verso strategie di mitigazione pratiche e modelli architettonici sicuri. Lavorerai su esercizi scritti e revisioni di architetture concettuali per rafforzare il tuo apprendimento. Questo corso è progettato per principianti della cybersecurity, sviluppatori di software e professionisti IT che desiderano proteggere le integrazioni AI, senza alcuna esperienza precedente nella sicurezza AI richiesta. Inizia oggi stesso a costruire applicazioni AI generative più sicure e resilienti.