Asegurando Aplicaciones de LLM: Prompt Injection y Guardrails

A medida que los Large Language Models (LLMs) se vuelven fundamentales para el software moderno, asegurarlos contra amenazas emergentes es una habilidad crítica. Este curso fundamental introduce conceptos de seguridad de AI adaptados para desarrolladores backend y entusiastas de la seguridad. Explorará las vulnerabilidades únicas de los sistemas integrados con LLM y aprenderá técnicas prácticas para defenderse de ellas. Lo que aprenderá incluye cómo: comprender conceptos esenciales de arquitectura de LLM y riesgos comunes de seguridad de AI; identificar y mitigar ataques de Prompt Injection y jailbreaking; implementar Guardrails robustos para filtrar entradas y controlar las salidas del modelo; asegurar pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) y bases de datos vectoriales contra la fuga de datos; aplicar principios de protección de datos para manejar información sensible de los usuarios de forma segura; y practicar técnicas de Prompt Engineering seguras para minimizar el comportamiento no deseado del modelo. El curso comienza estableciendo la terminología clave y los conceptos básicos de seguridad de AI antes de avanzar hacia estrategias de defensa prácticas. Leerá explicaciones claras y analizará fragmentos de código escritos que demuestran cómo construir integraciones backend seguras para LLMs. Diseñado para principiantes e ingenieros backend en transición, este programa no requiere experiencia previa en ciberseguridad. Comience a aprender hoy mismo para construir aplicaciones de AI seguras y resilientes.