Pag-secure sa mga LLM Application: Prompt Injection at mga Guardrail

Habang nagiging sentro ang mga Large Language Models (LLMs) sa modernong software, ang pag-secure sa mga ito laban sa mga umuusbong na banta ay isang kritikal na kasanayan. Ang foundational course na ito ay nagpapakilala ng mga AI security concept na iniakma para sa mga backend developer at security enthusiast. Susuriin mo ang mga natatanging vulnerability ng mga LLM-integrated system at matututunan ang mga praktikal na teknik upang ipagtanggol ang mga ito. Ang iyong matututunan ay kinabibilangan ng kung paano: unawain ang mga mahahalagang LLM architecture concept at karaniwang mga AI security risk; tukuyin at pagaanin ang mga prompt injection at jailbreaking attack; mag-implementa ng mga matitibay na guardrail upang i-filter ang mga input at kontrolin ang mga model output; i-secure ang mga Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline at vector database laban sa data leakage; ilapat ang mga data protection principle upang ligtas na hawakan ang sensitibong impormasyon ng user; at magsanay ng mga secure prompt engineering technique upang mabawasan ang hindi sinasadyang gawi ng model. Ang kurso ay nagsisimula sa pagtatatag ng mga pangunahing terminolohiya at pangunahing konsepto ng AI security bago magpatuloy sa mga praktikal na defense strategy. Magbabasa ka ng mga malinaw na paliwanag at susuriin ang mga nakasulat na code snippet na nagpapakita kung paano bumuo ng mga secure na backend integration para sa mga LLM. Idinisenyo para sa mga baguhan at mga nagta-transition na backend engineer, ang programang ito ay hindi nangangailangan ng paunang kadalubhasaan sa cybersecurity. Simulan ang pag-aaral ngayon upang bumuo ng mga secure at matatag na AI application.