Sécuriser les applications LLM : Prompt Injection et Guardrails

Alors que les Large Language Models (LLMs) deviennent centraux dans les logiciels modernes, les sécuriser contre les menaces émergentes est une compétence cruciale. Ce cours fondamental présente les concepts de sécurité de l'IA adaptés aux développeurs backend et aux passionnés de sécurité. Vous explorerez les vulnérabilités uniques des systèmes intégrés aux LLM et apprendrez des techniques pratiques pour vous en défendre. Ce que vous apprendrez inclut comment : comprendre les concepts essentiels de l'architecture LLM et les risques de sécurité courants de l'IA ; identifier et atténuer les attaques de prompt injection et de jailbreaking ; mettre en œuvre des guardrails robustes pour filtrer les entrées et contrôler les sorties du modèle ; sécuriser les pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) et les bases de données vectorielles contre les fuites de données ; appliquer les principes de protection des données pour manipuler les informations sensibles des utilisateurs en toute sécurité ; et pratiquer des techniques de prompt engineering sécurisées pour minimiser les comportements involontaires du modèle. Le cours commence par établir la terminologie clé et les concepts de base de la sécurité de l'IA avant de passer aux stratégies de défense pratiques. Vous lirez des explications claires et analyserez des extraits de code écrits qui démontrent comment construire des intégrations backend sécurisées pour les LLM. Conçu pour les débutants et les ingénieurs backend en transition, ce programme ne nécessite aucune expertise préalable en cybersécurité. Commencez à apprendre dès aujourd'hui pour construire des applications d'IA sécurisées et résilientes.