Fundamentos de Segurança e Defesa de Prompts

À medida que mais aplicações integram Large Language Models (LLMs), protegê-las contra manipulação não é mais opcional. Um prompt inseguro pode levar a vazamentos de dados, conteúdo prejudicial e comportamento não confiável do sistema, minando a confiança do usuário e criando riscos significativos. Este curso oferece uma compreensão fundamental da segurança de prompts. Você aprenderá a identificar vulnerabilidades comuns e a implementar medidas defensivas eficazes, permitindo que você crie recursos de IA mais seguros e robustos. Você ganhará a confiança para escrever prompts mais seguros e projetar sistemas mais resilientes. O que você aprenderá: - Entender os conceitos centrais de prompt hacking, incluindo injeção de prompt (prompt injection) e jailbreaking. - Aprender técnicas de prompting defensivo para criar instruções de sistema robustas para modelos de IA. - Praticar a identificação de vulnerabilidades em prompts e designs de aplicação através de exercícios escritos. - Explorar métodos para higienizar entradas e validar saídas de modelos para prevenir o uso malicioso. - Descobrir as considerações de segurança exclusivas para sistemas que utilizam Geração Aumentada por Recuperação (RAG). - Aplicar uma estrutura básica de modelagem de ameaças aos seus próprios projetos baseados em LLM. O curso começa explicando os vetores de ataque comuns e a mentalidade de um atacante. A partir daí, passaremos por exemplos práticos baseados em texto de estratégias defensivas que você pode aplicar para proteger suas aplicações. Este curso é projetado para iniciantes. Nenhuma experiência prévia em segurança cibernética é necessária, mas uma familiaridade básica com LLMs é útil. É ideal para desenvolvedores, gerentes de produto e líderes técnicos que procuram proteger suas integrações de IA. Comece a aprender como construir aplicações de IA mais seguras e confiáveis hoje mesmo.