Proteggere le applicazioni LLM: Prompt Injection e Guardrails

Mentre i Large Language Models (LLM) diventano centrali nel software moderno, proteggerli dalle minacce emergenti è una competenza fondamentale. Questo corso fondamentale introduce i concetti di sicurezza AI su misura per sviluppatori backend e appassionati di sicurezza. Esplorerai le vulnerabilità uniche dei sistemi integrati con LLM e imparerai tecniche pratiche per difenderti da esse. Ciò che imparerai include come: comprendere i concetti essenziali dell'architettura LLM e i comuni rischi di sicurezza AI; identificare e mitigare gli attacchi di prompt injection e jailbreaking; implementare robusti guardrails per filtrare gli input e controllare gli output del modello; proteggere le pipeline di Retrieval-Augmented Generation (RAG) e i database vettoriali contro il data leakage; applicare i principi di protezione dei dati per gestire in sicurezza le informazioni sensibili degli utenti; e praticare tecniche di prompt engineering sicure per ridurre al minimo i comportamenti indesiderati del modello. Il corso inizia stabilendo la terminologia chiave e i concetti base della sicurezza AI prima di passare alle strategie di difesa pratica. Leggerai spiegazioni chiare e analizzerai frammenti di codice scritti che dimostrano come costruire integrazioni backend sicure per gli LLM. Progettato per principianti e ingegneri backend in fase di transizione, questo programma non richiede alcuna competenza pregressa in cybersecurity. Inizia a imparare oggi stesso per costruire applicazioni AI sicure e resilienti.