Model Armor Essentials : Sécurisation des déploiements d'IA et de LLM

Alors que l'IA générative et les grands modèles de langage (LLM) deviennent centraux dans les logiciels modernes, la sécurisation de ces systèmes contre les vulnérabilités nouvelles comme l'injection de prompt et l'exfiltration de données est plus critique que jamais. Ce cours textuel vous initie aux concepts fondamentaux de la sécurité de l'IA et vous guide dans la protection de vos déploiements à l'aide de Model Armor. Vous passerez de la compréhension des risques de base de l'IA à la configuration active de filtres de sécurité qui protègent vos applications. En étudiant des explications détaillées et des exemples de configuration structurés, vous acquerrez la confiance nécessaire pour mettre en œuvre des limites de sécurité robustes autour de vos modèles d'IA. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts fondamentaux de la sécurité de l'IA, y compris les 10 risques OWASP pour les LLM ; * Identifier les vulnérabilités courantes telles que l'injection de prompt, le jailbreaking et la fuite de données sensibles ; * Configurer les modèles Model Armor pour filtrer les entrées et sorties nuisibles en temps réel ; * Appliquer des politiques de sécurité de contenu pour détecter et supprimer les informations personnellement identifiables (PII) ; * Intégrer les couches de sécurité Model Armor dans vos flux de travail d'application d'IA existants. Le cours commence par la terminologie essentielle de la sécurité et les paysages de menaces avant de passer à des guides écrits étape par étape sur la configuration et le test des politiques de sécurité. Vous apprendrez par des scénarios pratiques et des exemples de configuration clairs conçus pour une application immédiate. Ce cours est conçu pour les développeurs débutants, les passionnés de sécurité et les praticiens de l'IA qui souhaitent apprendre les bases de la protection des déploiements d'IA, sans expérience préalable en sécurité de l'IA. Commencez à lire dès aujourd'hui pour créer des applications d'IA plus sûres et plus résilientes.