Защита генеративного ИИ: основы LLM и безопасность Prompt

По мере того как организации быстро внедряют генеративный ИИ, обеспечение безопасности этих интеллектуальных систем стало одним из важнейших приоритетов для разработчиков и специалистов по безоъепасности. Традиционные системы безопасности не справляются с непредсказуемой природой больших языковых моделей (LLM). Этот текстовый курс предоставляет четкий, фундаментальный путь к пониманию уникальных рисков безопасности генеративного ИИ и способов их смягчения. Вы превратитесь из новичка в профессионала, способного разрабатывать безопасные интеграции ИИ и защищать приложения от возникающих угроз. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций генеративного ИИ и уникальных проблем безопасности, которые они представляют; - Выявление и смягчение общих уязвимостей, включая быстрое впрыскивание, утечку данных и отравление модели; - Применение 10 лучших принципов OWASP, специально разработанных для приложений LLM; - Защита конвейеров данных, векторных баз данных - внедрение практики обеспечения безопасности на основе нулевого доверия и надежных механизмов проверки вводимых/выводимых данных. Курс начинается с основных определений и основ безопасности генеративного ИИ, а затем переходит к анализу уязвимостей и защитных шаблонов проектирования. Вы изучите практические сценарии и защиту на уровне кода для создания устойчивых систем, основанных на ИИ. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, аналитиков по безопасности и ИТ-специалистов, не знакомых с безоъепасностью ИИ. Начните читать сегодня, чтобы создать безопасные, устойчивые и надежные интеграции генеративного ИИ.