Podstawy bezpieczeństwa AI: obrona uczenia maszynowego i LLM

Ponieważ sztuczna inteligencja staje się głęboko zintegrowana z nowoczesnym oprogramowaniem, zabezpieczenie tych systemów przed unikalnymi lukami jest ważniejsze niż kiedykolwiek.Ten kurs przeprowadzi Cię przez podstawowe zasady zabezpieczania modeli uczenia maszynowego i aplikacji generatywnych AI przed zagrożeniami w świecie rzeczywistym. Ukończenie tego kursu pozwoli Ci przejść od zrozumienia podstawowych koncepcji bezpieczeństwa do identyfikacji, łagodzenia i zapobiegania specjalistycznym lukom w zabezpieczeniach AI.Zdobędziesz pewność, że możesz analizować potoki modeli, chronić przed atakami przeciwnika i wdrażać bezpieczne ramy zarządzania AI w dowolnej organizacji. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową terminologię bezpieczeństwa AI, w tym podstawowe różnice między tradycyjnym cyberbezpieczeństwem a bezpieczeństwem uczenia maszynowego. - Zidentyfikuj i broń się przed typowymi lukami, takimi jak szybkie wstrzykiwanie, zatrucie danych i unikanie modeli. - Zastosuj standardowe ramy branżowe, w tym OWASP Top 10 dla dużych modeli językowych, w celu oceny ryzyka systemowego. - Skonfiguruj bezpieczne potoki wdrażania dla modeli uczenia maszynowego, aby zapobiec nieautoryzowanemu dostępowi i wyciekom danych. - Wdrażaj praktyki zarządzania i zgodności z AI, aby zapewnić etyczne, przejrzyste i bezpieczne działanie modelu. Program nauczania zaczyna się od podstawowych definicji AI i koncepcji bezpieczeństwa, zanim przejdzie do analizy przeciwstawnych zagrożeń, praktycznych strategii obrony i nowoczesnych ram zarządzania. Ten kurs tekstowy jest przeznaczony dla początkujących cyberbezpieczeństwa, programistów i specjalistów IT, którzy chcą zbudować silne podstawy w zakresie bezpieczeństwo AI bez wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować umiejętności potrzebne do ochrony przyszłości sztucznej inteligencji.