Безопасность ИИ: Предотвращение инъекций промптов (Prompt Injection)

По мере того как большие языковые модели (LLMs) интегрируются во все большее число приложений, они привносят новые и уникальные риски безопасности. Наиболее распространенной и критической уязвимостью является инъекция промпта (prompt injection), при которой злоумышленник может перехватить управление поведением модели. Этот курс дает фундаментальное понимание безопасности ИИ, уделяя особое внимание практическим навыкам, необходимым для защиты от этих атак. Вы научитесь мыслить как злоумышленник, чтобы выявлять уязвимости, а затем создавать надежные средства защиты, или «ограждения» (guardrails), для защиты ваших приложений на базе LLM и их пользователей. Что вы узнаете: - Поймете основные принципы инъекции промптов и ее вариантов, включая «джейлбрейк» (jailbreaking). - Научитесь выявлять распространенные схемы атак в пользовательских приложениях. - Примените методы защиты, такие как очистка входных данных (input sanitization), инструкционная защита (instructional defense) и фильтрация выходных данных (output filtering). - Попрактикуетесь в создании безопасных оболочек (wrappers) для вызовов API к большим языковым моделям. - Настроите базовый мониторинг и logging для обнаружения потенциальных угроз безопасности. - Изучите более широкий спектр рисков безопасности ИИ, включая проблемы конфиденциальности данных. Курс начинается с фундаментальных концепций prompt engineering и механики инъекционных атак, а затем переходит к практическим стратегиям защиты и лучшим практикам построения безопасных систем. Этот курс предназначен для разработчиков, аналитиков по безопасности и технических специалистов, которые только начинают знакомиться с проблемами безопасности ИИ. Предварительный опыт в области безопасности ИИ не требуется, хотя базовое понимание концепций разработки программного обеспечения будет полезным. Начните свой путь в области безопасности ИИ и научитесь создавать более устойчивые приложения.