Безопасность приложений с искусственным интеллектом: защита развернутых моделей

Развертывание приложений ИИ сопряжено с уникальными проблемами безопасности, которые традиционные методы часто упускают из виду. Понимание этих рисков и принятие эффективных мер защиты имеет решающее значение для обеспечения безопасности моделей и данных. Этот курс предоставляет фундаментальное понимание безопасности приложений ИИ, предоставляя вам знания для выявления уязвимостей, оценки рисков и применения основных стратегий для защиты ваших систем ИИ от общих угроз. Что вы узнаете: Основы безопасности, специфичные для приложений искусственного интеллекта и машинного обучения. Выявление и анализ общих уязвимостей безопасности и векторов атак на модели ИИ, включая крупные языковые модели. Применяйте передовые методы для защиты всего жизненного цикла ИИ, от ввода данных до развертывания модели. Внедрение стратегий защиты от отравления данных, уклонения от моделей и атак противника. Узнайте об основных принципах безопасной разработки подсказок для уменьшения рисков в больших языковых моделях. Настройка и обслуживание безопасных сред развертывания для приложений ИИ. Курс начинается с основных терминов и концепций безопасности ИИ, продвигаясь через общие угрозы и практические методы смягчения. Затем вы изучите стратегии безопасного развертывания и основные методы защиты больших языковых моделей. Этот курс предназначен для новичков в разработке ИИ, MLOps или кибербезопасности, которые хотят понять и внедрить основные меры безопасность для приложений ИИ. Не требуется предыдущий опыт в области безопасности ИИ. Начните создавать более безопасные и устойчивые системы ИИ уже сегодня.