Pembangunan Aplikasi LLM yang Aman: Agen, RAG, dan Pertahanan Injeksi Cepat

Ketika Large Language Models (LLMs) menjadi terintegrasi ke dalam proses bisnis inti, kerentanan keamanan baru dan kritis muncul, terutama yang berkaitan dengan penanganan input pengguna dan privasi data. Kursus ini menyediakan pengetahuan dasar dan teknik praktis yang diperlukan untuk mengidentifikasi, memitigasi, dan menguji risiko paling kritis yang dihadapi aplikasi LLM modern. Setelah menyelesaikan kursus ini, Anda akan dapat merancang, membangun, dan menerapkan sistem berbasis LLM (seperti Agen dan aplikasi RAG) yang beroperasi dengan aman dan dapat diprediksi, bahkan ketika menghadapi masukan yang bertentangan. Apa yang akan kau pelajari: * Mengerti OWASP LLM 10 Kelemahan Utama dan bagaimana menerapkan model ancaman pada arsitektur LLM umum seperti RAG. * Implementasikan pertahanan yang kuat terhadap injeksi cepat, injeksi tidak langsung, dan kebocoran data sensitif dalam sistem yang ditempatkan. * Konfigurasi agen LLM dan panggilan fungsi untuk mencegah penyalahgunaan alat dan menerapkan batasan ketat pada penggunaan sumber daya dan siklus. * Praktik menggunakan metode validasi data dan teknik output terstruktur (seperti JSON Schema) untuk menjamin respon model yang dapat diprediksi. * Terapkan teknik penyuntingan dan sanitasi data untuk melindungi informasi sensitif yang mengalir melalui pipa LLM. * Integrasi pengujian keamanan dasar (red teaming) dan gerbang validasi ke dalam integrasi dan deployment (CI/CD) workflow. Kursus ini dimulai dengan mendefinisikan konsep keamanan LLM utama dan lanskap ancaman saat ini sebelum beralih ke implementasi praktis dari pola penyusunan kode defensif dan penegakan kebijakan untuk agen dan sistem RAG. Tidak ada pengalaman sebelumnya dengan keamanan LLM diperlukan, hanya pengetahuan pemrograman dasar. Mulailah membangun sistem AI yang dapat dipercaya dan tahan lama sekarang.