Mengamankan Aplikasi LLM: Prompt Injection dan Guardrails

Seiring dengan Large Language Models (LLMs) yang menjadi pusat dari perangkat lunak modern, mengamankannya dari ancaman yang muncul adalah keterampilan yang kritis. Kursus dasar ini memperkenalkan konsep keamanan AI yang disesuaikan untuk pengembang backend dan penggemar keamanan. Anda akan mengeksplorasi kerentanan unik dari sistem yang terintegrasi dengan LLM dan mempelajari teknik praktis untuk mempertahankannya. Apa yang akan Anda pelajari meliputi cara untuk: memahami konsep arsitektur LLM yang esensial dan risiko keamanan AI yang umum; mengidentifikasi dan memitigasi serangan prompt injection dan jailbreaking; menerapkan guardrails yang kuat untuk menyaring input dan mengontrol output model; mengamankan pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan vector databases dari kebocoran data; menerapkan prinsip perlindungan data untuk menangani informasi pengguna yang sensitif dengan aman; dan mempraktikkan teknik prompt engineering yang aman untuk meminimalkan perilaku model yang tidak diinginkan. Kursus ini dimulai dengan menetapkan terminologi kunci dan konsep dasar keamanan AI sebelum berlanjut ke strategi pertahanan praktis. Anda akan membaca penjelasan yang jelas dan menganalisis potongan kode tertulis yang mendemonstrasikan cara membangun integrasi backend yang aman untuk LLMs. Dirancang untuk pemula dan insinyur backend yang sedang bertransisi, program ini tidak memerlukan keahlian keamanan siber sebelumnya. Mulailah belajar hari ini untuk membangun aplikasi AI yang aman dan tangguh.