AI Security Foundations: Defending Machine Learning and LLMs

जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आधुनिक सॉफ्टवेयर में गहराई से एकीकृत होता जा रहा है, इन प्रणालियों को विशिष्ट कमजोरियों से बचाना पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हो गया है। यह पाठ्यक्रम आपको वास्तविक दुनिया के खतरों से मशीन लर्निंग मॉडल और जेनरेटिव AI अनुप्रयोगों को सुरक्षित करने के आवश्यक सिद्धांतों के बारे में बताता है। इस पाठ्यक्रम को पूरा करके, आप बुनियादी सुरक्षा अवधारणाओं को समझने से लेकर विशिष्ट AI कमजोरियों की पहचान करने, उन्हें कम करने और रोकने की दिशा में आगे बढ़ेंगे। आप मॉडल पाइपलाइनों का विश्लेषण करने, एडवरसेरियल हमलों से बचाव करने और किसी भी संगठन के भीतर सुरक्षित AI शासन फ्रेमवर्क लागू करने का आत्मविश्वास प्राप्त करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - पारंपरिक साइबर सुरक्षा और मशीन लर्निंग सुरक्षा के बीच के मुख्य अंतर सहित बुनियादी AI सुरक्षा शब्दावली को समझें। - प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, डेटा पॉइज़निंग और मॉडल इवेजन जैसी आम कमजोरियों की पहचान करें और उनसे बचाव करें। - सिस्टम जोखिमों का मूल्यांकन करने के लिए Large Language Models के लिए OWASP Top 10 सहित उद्योग-मानक फ्रेमवर्क लागू करें। - अनधिकृत पहुंच और डेटा रिसाव को रोकने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल के लिए सुरक्षित परिनियोजन पाइपलाइनों को कॉन्फ़िगर करें। - नैतिक, पारदर्शी और सुरक्षित मॉडल संचालन सुनिश्चित करने के लिए AI शासन और अनुपालन प्रथाओं को लागू करें। पाठ्यक्रम की शुरुआत मौलिक AI परिभाषाओं और सुरक्षा अवधारणाओं के साथ होती है, जिसके बाद एडवरसेरियल खतरों के विश्लेषण, व्यावहारिक रक्षा रणनीतियों और आधुनिक शासन फ्रेमवर्क की ओर बढ़ा जाता है। यह टेक्स्ट-आधारित पाठ्यक्रम साइबर सुरक्षा शुरुआती, डेवलपर्स और आईटी पेशेवरों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो बिना किसी पूर्व मशीन लर्निंग अनुभव के AI सुरक्षा में एक मजबूत नींव बनाना चाहते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य की रक्षा के लिए आवश्यक कौशल का निर्माण करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।