Fundamentos de segurança de IA: Defendendo o aprendizado de máquina e LLMs

À medida que a inteligência artificial se torna profundamente integrada ao software moderno, proteger esses sistemas contra vulnerabilidades exclusivas é mais crítico do que nunca.Este curso orienta você através dos princípios essenciais de proteção de modelos de aprendizado de máquina e aplicativos de IA generativos contra ameaças do mundo real. Ao concluir este curso, você passará da compreensão de conceitos básicos de segurança para identificar, mitigar e prevenir vulnerabilidades especializadas de IA.Você ganhará a confiança para analisar pipelines de modelos, proteger contra ataques adversários e implementar estruturas seguras de governança de IA dentro de qualquer organização. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia de segurança de IA fundamental, incluindo as principais diferenças entre a segurança cibernética tradicional e a segurança de aprendizado de máquina. - Identifique e defenda-se contra vulnerabilidades comuns, como injeção imediata, envenenamento de dados e evasão de modelos. - Aplique estruturas padrão do setor, incluindo o OWASP Top 10 para modelos de linguagem grandes, para avaliar os riscos do sistema. - Configure pipelines de implantação seguros para modelos de machine learning para evitar acesso não autorizado e vazamento de dados. - Implementar práticas de governança e conformidade de IA para garantir operações de modelo éticas, transparentes e seguras. O currículo começa com definições fundamentais de IA e conceitos de segurança antes de avançar para a análise de ameaças adversárias, estratégias práticas de defesa e estruturas modernas de governança. Este curso baseado em texto foi projetado para iniciantes em segurança cibernética, desenvolvedores e profissionais de TI que desejam construir uma base sólida em segurança de IA sem qualquer experiência prévia em aprendizado de máquina. Comece a ler hoje para desenvolver as habilidades necessárias para proteger o futuro da inteligência artificial.