Turned an abstract security concept into something I could actually test and defend against in my own codebase.
Keselamatan AI: Mencegah Suntikan Prompt
Panduan praktikal untuk pembangun dan profesional keselamatan memahami dan mengurangkan kerentanan suntikan prompt dalam sistem AI.
-
💬
Pengajar AI
Tanya tentang mana-mana pelajaran dan dapatkan jawapan jelas serta-merta, bila-bila masa. -
🕐
Mula bila-bila masa
Tiada jadual atau tarikh akhir — belajar mengikut rentak sendiri, bila-bila masa. -
🌐
Dalam bahasa Melayu
Pelajaran, tugasan dan sijil — semuanya sepenuhnya dalam bahasa anda.
Tentang kursus ini
Apabila model bahasa besar (LLM) semakin diintegrasikan ke dalam lebih banyak aplikasi, ia memperkenalkan risiko keselamatan baharu dan unik. Kerentanan yang paling biasa dan kritikal ialah suntikan prompt, di mana pengguna berniat jahat boleh merampas kawalan tingkah laku model.
Kursus ini menyediakan pemahaman asas tentang keselamatan AI, memfokuskan pada kemahiran praktikal yang diperlukan untuk mempertahankan diri daripada serangan ini. Anda akan belajar berfikir seperti penyerang untuk mengesan kerentanan dan kemudian membina pertahanan yang teguh, atau 'penjaga', untuk melindungi aplikasi anda yang dikuasakan LLM dan penggunanya.
Apa yang anda akan pelajari:
- Memahami prinsip teras suntikan prompt dan variannya, termasuk jailbreaking.
- Belajar mengenal pasti corak serangan biasa dalam aplikasi yang menghadap pengguna.
- Mengaplikasikan teknik pertahanan seperti sanitasi input, pertahanan arahan, dan penapisan output.
- Berlatih membina pembalut selamat untuk panggilan API kepada model bahasa besar.
- Mengkonfigurasi pemantauan dan logging asas untuk mengesan ancaman keselamatan yang berpotensi.
- Menemui landskap risiko keselamatan AI yang lebih luas, termasuk kebimbangan privasi data.
Kursus ini bermula dengan konsep asas kejuruteraan prompt dan mekanik serangan suntikan, kemudian beralih kepada strategi pertahanan praktikal dan amalan terbaik untuk membina sistem yang selamat.
Kursus ini direka untuk pembangun, penganalisis keselamatan, dan profesional teknologi yang baharu dalam cabaran keselamatan AI. Tiada pengalaman terdahulu dalam keselamatan AI diperlukan, walaupun pemahaman asas tentang konsep pembangunan perisian adalah membantu.
Mulakan perjalanan anda ke dalam keselamatan AI dan belajar membina aplikasi yang lebih berdaya tahan.
Apa yang anda dapat
-
📜
Sijil tamat
Tambah ke profil LinkedIn anda -
💬
Tutor AI peribadi
Tersekat dalam pelajaran? Tanya tutor terbina dalam kamu apa sahaja, bila-bila masa. -
♾️
Akses seumur hidup
Kembali bila-bila masa, tiada tamat tempoh -
📱
Telefon atau komputer
Berfungsi di mana-mana, mana-mana peranti -
💸
Pulangan 14 hari
Tanpa soalan -
⚡
Pendek dan fokus
2 jam 30 min kandungan praktikal
Sijil tamat
Setiap kursus yang anda tamatkan di PickAClass mengeluarkan kelayakan seperti ini — asli, dengan kodnya sendiri, boleh disahkan melalui URL, dan terperinci tentang apa yang sebenarnya ditunjukkan.
P
PickAClass
Profil kemahiran · boleh disahkan
Dokumen
Sijil Kemahiran
Ini mengesahkan bahawa
Nama Penuh
telah berjaya menunjukkan penguasaan
Keselamatan AI: Mencegah Suntikan Prompt
Kemahiran yang ditunjukkan
✓
Analisis pola tingkah laku
Asas
1.2 jam
✓
Rangka kerja seni bina keputusan
Mahir
1.4 jam
✓
Reka bentuk ujian A/B
Mahir
1.7 jam
✓
Penulisan salinan tingkah laku
Lanjutan
1.9 jam
P
PickAClass — Nama Penuh
Keselamatan AI: Mencegah Suntikan Prompt
Halaman 2 daripada 2
Perincian prestasi
Ringkasan kerja kursus
Pelajaran selesai
14 / 14
Soalan latihan
26 / 28
Tugasan dihantar
4 (purata 4,5 / 5)
Projek capstone
Disemak — 4,6 / 5
Jumlah latihan
6.2 jam
Penanda aras prestasi
Kedudukan kohort
12% teratas daripada 1,625
Masa hingga tamat
11 hari (median: 22)
Skor penguasaan
91 / 100
Skor soalan latihan
94%
Pengesahan kemahiran
Laluan Kemahiran disahkan
Ulasan (18)
The way this course separates direct and indirect prompt injection made everything click for me. Each mitigation strategy is backed by an explanation of the underlying weakness it addresses. I walked away with a much more rigorous approach to validating anything that reaches my model.
프롬프트 인젝션 방어법이 확실히 정리됐어요.
Finally understand prompt injection properly.
Solid intro to prompt injection defenses, though the section on indirect injection felt a bit rushed.
I've read a handful of blog posts on prompt injection but never had a clear mental model until this course. It starts with simple direct injection examples and builds up to more subtle indirect attacks hidden in retrieved documents, which was eye-opening. The instructor explains why common naive defenses like simple keyword filtering fail, which I appreciated since I'd tried exactly that approach before. Each mitigation technique comes with a reasoning for why it works, not just a copy-paste snippet. I immediately went back and rewrote the input handling in one of my own projects after finishing this.
Kursus ini menjelaskan prompt injection dengan sangat jelas, lengkap dengan contoh kasus nyata yang pernah terjadi. Sebagai developer saya jadi paham cara memvalidasi input sebelum masuk ke model AI. Materinya langsung bisa saya terapkan di proyek yang sedang saya kerjakan.
Good breakdown of how prompt injection attacks actually work against real applications, not just a surface-level overview. The mitigation techniques section is genuinely practical for anyone building on top of an LLM. I would have liked a bit more coverage on multi-agent systems specifically.
Solid practical content on defending against prompt injection, aimed clearly at people who already write code. The examples involving injected instructions hidden in uploaded files were particularly useful for my own security review. Wish there was a bit more on testing methodology to actually verify your defenses work.
Il corso spiega bene come riconoscere i tentativi di prompt injection con esempi concreti presi da casi reali. Da sviluppatore ho trovato utili i controlli suggeriti per validare gli input verso il modello. Avrei solo gradito qualche esercizio pratico in più da svolgere da soli.
Курс хорошо разбирает механику prompt injection на конкретных примерах, а не только в теории. Понравилось, что показывают реальные способы защиты, которые можно сразу внедрить в проект. Не хватило разве что более глубокого раздела про многоагентные системы.
Praktisch en duidelijk over prompt injection.
Ce cours démystifie vraiment le prompt injection avec des exemples concrets d'attaques réelles. J'ai apprécié la partie sur les injections indirectes via des documents, un angle que je n'avais jamais considéré. Je repars avec des techniques de validation que j'ai déjà intégrées dans mon propre projet.
এই কোর্সে prompt injection আসলে কীভাবে কাজ করে সেটা খুব বাস্তবসম্মতভাবে দেখানো হয়েছে, শুধু তত্ত্ব নয়। ডেভেলপার হিসেবে আমি সহজেই বুঝতে পেরেছি কোথায় আমার নিজের অ্যাপে ফাঁক ছিল। শুধু কয়েকটা উদাহরণ আরেকটু আপডেটেড হলে ভালো হতো।
As someone who builds internal tools on top of LLMs, this course finally gave me a structured way to think about prompt injection instead of just patching things reactively. It walks through several real attack patterns, including indirect injection through documents and web content, which I hadn't fully considered before. The defensive techniques are practical rather than theoretical, with concrete input validation and sandboxing approaches you can apply immediately. My only complaint is that the section on securing agentic tool calls feels a little thin compared to everything else. Still, I came away with a checklist I'm now actually using at work.
Modul tentang cara penyerang menyelitkan arahan tersembunyi dalam input pengguna benar-benar membuka mata saya. Teknik sanitasi dan pengasingan prompt sistem diterangkan dengan jelas, cuma saya harap ada lebih banyak contoh serangan sebenar pada sistem produksi.
Cleared up prompt injection for me in a way that actually makes sense from a security engineering angle, not just theory.
Excellente explication des attaques par injection de prompt, avec des contre-mesures que j'ai pu appliquer tout de suite.
Pelajar lain juga mengambil
🎓 Dengan sijil
AI Peribadi dengan LLM Sumber Terbuka: Pengerahan Tempatan, RAG, dan Ejen
Sijil
Amali
RM 44
→
💼 Bersedia untuk bekerja
🎓 Dengan sijil
Penalaan Halus Model OpenAI: Sesuaikan LLM dengan Data Anda Sendiri
Sijil
Amali
RM 44
→
🏆 Paling popular
🎓 Dengan sijil
Membangun Sistem RAG dengan Azure OpenAI dan Azure AI Search
Sijil
Amali
RM 44
→
💼 Bersedia untuk bekerja
🎓 Dengan sijil
Pembangunan Aplikasi AI dengan LangChain
Sijil
Amali
RM 44
→
Soalan lazim
Apa yang saya perlukan untuk mengikuti kursus ini? +
Hanya telefon atau komputer dengan internet. Tiada pemasangan, tiada perkakasan khas.
Bagaimana untuk membayar? +
Dengan kad melalui Stripe. Kami tidak menyimpan butiran kad — Stripe menguruskannya dengan selamat.
Bolehkah saya dapatkan bayaran balik? +
Ya — pulangan penuh dalam 14 hari, tanpa soalan.
Berapa lama saya akan mempunyai akses? +
Selamanya. Setelah membeli, kursus adalah milik anda — boleh lawat semula bila-bila masa.
Adakah saya akan mendapat sijil? +
Ya. Setelah tamat, anda akan menerima sijil yang boleh ditambah ke profil LinkedIn anda.
Direka untuk pelajar dalam
Teknologi
Reka bentuk
Kewangan
Pemasaran
Kesihatan
Pendidikan
Hospitaliti
Pembuatan
10
Dapatkan 10 kursus sebulan
Ahli mendapat 10 kursus pilihan setiap bulan pada RM 0. Tiada caj per kursus — anda hanya bayar langganan.
RM 220 / sebulan
- ✓ 10 kursus setiap bulan
- ✓ Batal bila-bila masa
Diperbaharui setiap bulan. Kursus yang tidak digunakan luput pada akhir setiap bulan bil.