Обеспечение безопасности приложений LLM: Prompt Injection и Guardrails

По мере того как Large Language Models (LLMs) становятся центральной частью современного программного обеспечения, их защита от возникающих угроз становится критически важным навыком. Этот базовый курс знакомит с концепциями безопасности AI, адаптированными для backend-разработчиков и энтузиастов в области безопасности. Вы изучите уникальные уязвимости систем, интегрированных с LLM, и освоите практические методы защиты от них. В ходе обучения вы узнаете, как: понимать основные концепции архитектуры LLM и распространенные риски безопасности AI; выявлять и предотвращать атаки типа Prompt Injection и Jailbreaking; внедрять надежные Guardrails для фильтрации входных данных и контроля выходных данных моделей; защищать конвейеры Retrieval-Augmented Generation (RAG) и векторные базы данных от утечки данных; применять принципы защиты данных для безопасной обработки конфиденциальной информации пользователей; и практиковать методы безопасного Prompt Engineering для минимизации непреднамеренного поведения моделей. Курс начинается с определения ключевой терминологии и базовых концепций безопасности AI, после чего переходит к практическим стратегиям защиты. Вы ознакомитесь с четкими объяснениями и проанализируете фрагменты кода, демонстрирующие, как создавать безопасные backend-интеграции для LLM. Эта программа, предназначенная для начинающих и переходящих в новую сферу backend-инженеров, не требует предварительного опыта в области кибербезопасности. Начните обучение сегодня, чтобы создавать безопасные и отказоустойчивые AI-приложения.