Grundlagen der AI Agent Security

Da AI-Agenten zu einem Kernbestandteil moderner Software werden, ist es unerlässlich, sie gegen neue Arten von Schwachstellen abzusichern. Ohne angemessene Verteidigungsmaßnahmen können Sprachmodelle manipuliert werden, um Daten preiszugeben oder unbeabsichtigte Befehle auszuführen. Dieser Kurs vermittelt ein grundlegendes Verständnis der AI-Anwendungssicherheit. Sie werden untersuchen, wie Sie häufige Bedrohungen identifizieren und praktische Abwehrmechanismen anwenden, um Ihre Systeme sicher zu halten. Durch die Konzentration auf grundlegende Konzepte gewinnen Sie das Vertrauen, widerstandsfähige AI-Workflows zu erstellen. Was Sie lernen werden: • Verstehen der zentralen AI-Terminologie und wie Sprachmodelle Anweisungen verarbeiten • Identifizieren und Verhindern von Prompt Injection- und Jailbreaking-Versuchen • Implementieren robuster Guardrails zur Validierung von Eingaben und Filterung von Modellausgaben • Absichern von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines gegen bösartige Daten • Anwenden von Sandboxing-Prinzipien zur Isolierung und Steuerung von AI-Agent-Aktionen • Entwerfen sicherer Architekturen für moderne Sprachmodell-Anwendungen. Das Curriculum beginnt mit wesentlichen Definitionen und der grundlegenden Mechanik von Sprachmodellen, bevor es Sie durch spezifische Schwachstellen und Verteidigungsstrategien führt. Sie werden detaillierte Erklärungen lesen und geschriebene Code-Muster untersuchen, um zu verstehen, wie Sicherheitspraktiken in realen Szenarien angewendet werden. Dieser Kurs wurde für Entwickler und Software-Ingenieure konzipiert, die Anfänger in der AI-Sicherheit sind, und erfordert keine vorherige Cybersecurity- oder fortgeschrittene Machine Learning-Erfahrung. Machen Sie noch heute den ersten Schritt zum Aufbau sicherer und zuverlässiger AI-Anwendungen.