Model Armor Essentials: Menjamin Keamanan Penyelenggaraan AI dan LLM

Ketika AI generatif dan Large Language Models (LLMs) menjadi bagian penting dari perangkat lunak modern, maka melindungi sistem-sistem tersebut dari kerentanan baru seperti injeksi cepat dan ekfiltrasi data menjadi lebih penting dibandingkan sebelumnya. Kursus hanya teks ini memperkenalkan Anda pada konsep dasar keamanan AI dan memandu Anda melalui perlindungan deploymen Anda menggunakan Model Armor. Anda akan beralih dari memahami risiko AI dasar ke aktif mengkonfigurasi filter keamanan yang melindungi aplikasi Anda. Dengan mempelajari penjelasan rinci dan contoh konfigurasi terstruktur, Anda akan mendapatkan kepercayaan diri untuk menerapkan batasan keamanan yang kuat di sekitar model AI Anda. Apa yang Anda pelajari: Mengerti konsep keamanan AI dasar, termasuk OWASP Top 10 risiko untuk LLM; Identifikasi kerentanan umum seperti injeksi prompt, jailbreaking, dan kebocoran data sensitif; Konfigurasi template Model Armor untuk menyaring masukan dan keluaran yang berbahaya secara real time; Terapkan kebijakan keamanan konten untuk mendeteksi dan meredakan Informasi yang dapat diidentifikasi secara pribadi (PII); Integrasikan lapisan keamanan Model Armor ke dalam aliran kerja aplikasi AI yang ada. Kursus ini dimulai dengan terminologi keamanan dan lanskap ancaman sebelum beralih ke panduan tertulis langkah demi langkah tentang konfigurasi dan pengujian kebijakan keamanan. Anda akan belajar melalui skenario praktis dan contoh konfigurasi yang jelas dirancang untuk aplikasi langsung. Kursus ini dirancang untuk pengembang pemula, penggemar keamanan, dan praktisi AI yang ingin belajar dasar-dasar perlindungan deployment AI, tanpa pengalaman keamanan AI sebelumnya yang diperlukan. Mulailah membaca hari ini untuk membangun aplikasi AI yang lebih aman dan tahan lama.