Sicherung von LLM-Anwendungen: Prompt Injection und Guardrails

Da Large Language Models (LLMs) zu einem zentralen Bestandteil moderner Software werden, ist deren Absicherung gegen neu aufkommende Bedrohungen eine entscheidende Fähigkeit. Dieser Grundlagenkurs führt in KI-Sicherheitskonzepte ein, die speziell auf Backend-Entwickler und Sicherheitsinteressierte zugeschnitten sind. Sie werden die einzigartigen Schwachstellen von LLM-integrierten Systemen untersuchen und praktische Techniken lernen, um sich gegen diese zu verteidigen. Zu den Lerninhalten gehört, wie Sie: grundlegende Konzepte der LLM-Architektur und gängige KI-Sicherheitsrisiken verstehen; Prompt Injection- und Jailbreaking-Angriffe identifizieren und entschärfen; robuste Guardrails implementieren, um Eingaben zu filtern und Modellausgaben zu kontrollieren; Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines und Vektordatenbanken gegen Datenlecks absichern; Datenschutzprinzipien anwenden, um sensible Benutzerinformationen sicher zu handhaben; und Techniken für sicheres Prompt Engineering anwenden, um unbeabsichtigtes Modellverhalten zu minimieren. Der Kurs beginnt mit der Etablierung wichtiger Terminologien und grundlegender Konzepte der KI-Sicherheit, bevor er zu praktischen Verteidigungsstrategien übergeht. Sie werden klare Erklärungen lesen und geschriebene Code-Snippets analysieren, die demonstrieren, wie man sichere Backend-Integrationen für LLMs erstellt. Dieses Programm wurde für Anfänger und Backend-Ingenieure im Übergang entwickelt und erfordert keine vorherige Cybersecurity-Expertise. Beginnen Sie noch heute mit dem Lernen, um sichere und widerstandsfähige KI-Anwendungen zu erstellen.