Protegendo Aplicações de LLM: Prompt Injection e Guardrails

À medida que os Large Language Models (LLMs) se tornam centrais no software moderno, protegê-los contra ameaças emergentes é uma habilidade crítica. Este curso fundamental apresenta conceitos de segurança de AI adaptados para desenvolvedores backend e entusiastas de segurança. Você explorará as vulnerabilidades únicas de sistemas integrados com LLM e aprenderá técnicas práticas para se defender contra elas. O que você aprenderá inclui como: entender conceitos essenciais de arquitetura de LLM e riscos comuns de segurança de AI; identificar e mitigar ataques de prompt injection e jailbreaking; implementar guardrails robustos para filtrar entradas e controlar as saídas do modelo; proteger pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) e bancos de dados vetoriais contra vazamento de dados; aplicar princípios de proteção de dados para lidar com informações sensíveis de usuários de forma segura; e praticar técnicas seguras de prompt engineering para minimizar comportamentos não intencionais do modelo. O curso começa estabelecendo a terminologia chave e os conceitos básicos de segurança de AI antes de avançar para estratégias de defesa práticas. Você lerá explicações claras e analisará trechos de código escritos que demonstram como construir integrações de backend seguras para LLMs. Projetado para iniciantes e engenheiros de backend em transição, este programa não exige experiência prévia em cibersegurança. Comece a aprender hoje para construir aplicações de AI seguras e resilientes.