تأمين تطبيقات LLM: Prompt Injection و Guardrails

مع تحول Large Language Models (LLMs) إلى جزء أساسي من البرمجيات الحديثة، أصبح تأمينها ضد التهديدات الناشئة مهارة بالغة الأهمية. تقدم هذه الدورة التأسيسية مفاهيم أمن الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصاً لمطوري backend وعشاق الأمن. ستستكشف الثغرات الفريدة للأنظمة المدمجة مع LLM وتتعلم تقنيات عملية للدفاع عنها. ما ستتعلمه يشمل كيفية: فهم مفاهيم بنية LLM الأساسية ومخاطر أمن الذكاء الاصطناعي الشائعة؛ تحديد وتخفيف هجمات Prompt Injection و Jailbreaking؛ تنفيذ Guardrails قوية لتصفية المدخلات والتحكم في مخرجات النموذج؛ تأمين خطوط أنابيب Retrieval-Augmented Generation (RAG) و Vector Databases ضد تسرب البيانات؛ تطبيق مبادئ حماية البيانات للتعامل مع معلومات المستخدم الحساسة بأمان؛ وممارسة تقنيات Prompt Engineering آمنة لتقليل سلوك النموذج غير المقصود. تبدأ الدورة بتأسيس المصطلحات الرئيسية والمفاهيم الأساسية لأمن الذكاء الاصطناعي قبل الانتقال إلى استراتيجيات الدفاع العملية. سوف تقرأ شروحات واضحة وتحلل مقتطفات برمجية توضح كيفية بناء تكاملات backend آمنة لـ LLMs. تم تصميم هذا البرنامج للمبتدئين ومهندسي backend المنتقلين، ولا يتطلب خبرة سابقة في الأمن السيبراني. ابدأ التعلم اليوم لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي آمنة ومرنة.