Zabezpieczanie aplikacji LLM: Prompt Injection i Guardrails

W miarę jak Large Language Models (LLMs) stają się kluczowym elementem nowoczesnego oprogramowania, zabezpieczanie ich przed pojawiającymi się zagrożeniami staje się krytyczną umiejętnością. Ten kurs podstawowy wprowadza koncepcje bezpieczeństwa AI dostosowane do programistów backend i entuzjastów bezpieczeństwa. Poznasz unikalne podatności systemów zintegrowanych z LLM i nauczysz się praktycznych technik obrony przed nimi. To, czego się nauczysz, obejmuje: zrozumienie kluczowych koncepcji architektury LLM i powszechnych ryzyk bezpieczeństwa AI; identyfikowanie i ograniczanie ataków typu prompt injection oraz jailbreaking; wdrażanie solidnych guardrails w celu filtrowania danych wejściowych i kontrolowania wyników modelu; zabezpieczanie potoków Retrieval-Augmented Generation (RAG) i baz danych wektorowych przed wyciekiem danych; stosowanie zasad ochrony danych w celu bezpiecznego obchodzenia się z wrażliwymi informacjami użytkowników; oraz praktykowanie bezpiecznych technik prompt engineering w celu zminimalizowania niezamierzonych zachowań modelu. Kurs rozpoczyna się od ustalenia kluczowej terminologii i podstawowych pojęć bezpieczeństwa AI, a następnie przechodzi do praktycznych strategii obrony. Przeczytasz jasne wyjaśnienia i przeanalizujesz fragmenty kodu, które pokazują, jak budować bezpieczne integracje backend dla LLMs. Program ten, zaprojektowany dla początkujących i inżynierów backend zmieniających specjalizację, nie wymaga wcześniejszej wiedzy z zakresu cyberbezpieczeństwa. Zacznij naukę już dziś, aby budować bezpieczne i odporne aplikacje AI.