Beveiligen van LLM-applicaties: Prompt Injection en Guardrails

Nu Large Language Models (LLMs) centraal komen te staan in moderne software, is het beveiligen ervan tegen opkomende dreigingen een cruciale vaardigheid. Deze basiscursus introduceert AI-beveiligingsconcepten die zijn afgestemd op backend-ontwikkelaars en beveiligingsliefhebbers. Je verkent de unieke kwetsbaarheden van systemen met LLM-integratie en leert praktische technieken om je ertegen te verdedigen. Wat je zult leren omvat onder andere: het begrijpen van essentiële LLM-architectuurconcepten en veelvoorkomende AI-beveiligingsrisico's; het identificeren en beperken van prompt injection- en jailbreaking-aanvallen; het implementeren van robuuste guardrails om inputs te filteren en modeloutputs te controleren; het beveiligen van Retrieval-Augmented Generation (RAG)-pipelines en vector databases tegen datalekken; het toepassen van gegevensbeschermingsprincipes om veilig om te gaan met gevoelige gebruikersinformatie; en het oefenen van veilige prompt engineering-technieken om onbedoeld modelgedrag te minimaliseren. De cursus begint met het vaststellen van de belangrijkste terminologie en basisconcepten van AI-beveiliging voordat wordt overgegaan naar praktische verdedigingsstrategieën. Je leest duidelijke uitleg en analyseert geschreven codefragmenten die laten zien hoe je veilige backend-integraties voor LLMs bouwt. Dit programma is ontworpen voor beginners en overstappende backend-engineers en vereist geen voorafgaande expertise op het gebied van cybersecurity. Begin vandaag nog met leren om veilige en veerkrachtige AI-applicaties te bouwen.