Costruzione di applicazioni LLM sicure: agenti, RAG e difesa da iniezione rapida

Man mano che i Large Language Models (LLM) vengono integrati nei processi aziendali principali, emergono nuove e critiche vulnerabilità di sicurezza, in particolare per quanto riguarda la gestione dell'input dell'utente e la privacy dei dati. Questo corso fornisce le conoscenze fondamentali e le tecniche pratiche necessarie per identificare, mitigare e testare i rischi più critici che affrontano le moderne applicazioni LLM. Al termine di questo corso, sarai in grado di progettare, costruire e distribuire sistemi basati su LLM (come agenti e applicazioni RAG) che funzionano in modo sicuro e prevedibile, anche quando si affrontano input avversi. Cosa imparerai: * Comprendere le 10 principali vulnerabilità di OWASP LLM e come applicare la modellazione delle minacce alle architetture LLM comuni come RAG. * Implementare solide difese contro l'iniezione rapida, l'inserimento indiretto e la perdita di dati sensibili nei sistemi distribuiti. * Configurare gli agenti LLM e le chiamate di funzione per prevenire l'abuso di strumenti e applicare limiti rigorosi sull'utilizzo e sui cicli delle risorse. * Pratica utilizzando metodi di convalida dei dati e tecniche di output strutturato (come JSON Schema) per garantire risposte di modello prevedibili. * Applicare tecniche di redazione e sanificazione dei dati per proteggere le informazioni sensibili che scorrono attraverso la pipeline LLM. * Integrare i test di sicurezza di base (red teaming) e i gate di convalida nei flussi di lavoro di integrazione e distribuzione continua (CI / CD). Il corso inizia definendo i concetti chiave di sicurezza LLM e l'attuale panorama delle minacce prima di passare all'implementazione pratica di modelli di codifica difensiva e applicazione delle politiche per agenti e sistemi RAG.Questo corso è progettato per sviluppatori, scienziati dei dati e professionisti della sicurezza nuovi per la protezione delle applicazioni basate su LLM. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con la sicurezza LLM, solo conoscenze di programmazione di base. Inizia a creare sistemi di IA affidabili e resilienti oggi stesso.