AI Red Teaming: Proteggere LLMs e Sistemi AI Agenti

Poiché i Large Language Models (LLMs) e gli agenti AI autonomi si integrano profondamente nei sistemi software, la loro messa in sicurezza contro nuove vulnerabilità è una priorità critica. Questo corso fornisce un'introduzione completa all'AI red teaming, fornendoti la mentalità e le tecniche necessarie per trovare e correggere proattivamente i difetti di sicurezza nelle applicazioni AI. Passerai dalla comprensione dei confini di sicurezza di base all'identificazione di exploit complessi a livello di sistema. Sotto la guida di spiegazioni scritte strutturate, imparerai a: Comprendere i concetti fondamentali di sicurezza AI, la modellazione delle minacce e le vulnerabilità OWASP Top 10 per gli LLMs; Analizzare le tecniche di prompt injection, jailbreaking e avvelenamento dei dati di addestramento; Valutare i rischi unici dell'AI agente, inclusi lo sfruttamento dell'uso degli strumenti e il dirottamento dei cicli logici; Implementare robuste guardrail, sanificazione degli input e strategie di allineamento difensivo per proteggere le applicazioni. Questo corso inizia con definizioni fondamentali di architetture AI e parametri di sicurezza, prima di guidarti attraverso scenari di minaccia e strategie di mitigazione scritti passo dopo passo. Progettato per sviluppatori, appassionati di sicurezza e ingegneri di sistema nuovi alla sicurezza AI, questo programma non richiede alcuna esperienza precedente di red teaming. Inizia a leggere oggi per costruire integrazioni AI più sicure e resilienti.