Sicurezza dell'AI: Prevenire la Prompt Injection

Man mano che i grandi modelli linguistici (LLM) vengono integrati in un numero sempre maggiore di applicazioni, introducono rischi di sicurezza nuovi e unici. La vulnerabilità più comune e critica è la prompt injection, in cui un utente malintenzionato può dirottare il comportamento del modello. Questo corso fornisce una comprensione fondamentale della sicurezza dell'AI, concentrandosi sulle competenze pratiche necessarie per difendersi da questi attacchi. Imparerai a pensare come un attaccante per individuare le vulnerabilità e poi a costruire difese robuste, o "guardrail", per proteggere le tue applicazioni basate su LLM e i loro utenti. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali della prompt injection e delle sue varianti, incluso il jailbreaking. - Imparare a identificare i pattern di attacco comuni nelle applicazioni rivolte agli utenti. - Applicare tecniche difensive come la sanificazione dell'input, la difesa istruzionale e il filtraggio dell'output. - Esercitarsi a creare wrapper sicuri per le chiamate API ai grandi modelli linguistici. - Configurare il monitoraggio e il logging di base per rilevare potenziali minacce alla sicurezza. - Scoprire il panorama più ampio dei rischi di sicurezza dell'AI, comprese le preoccupazioni sulla privacy dei dati. Il corso inizia con i concetti fondamentali di prompt engineering e i meccanismi degli attacchi di iniezione, per poi passare a strategie di difesa pratiche e alle migliori pratiche per la creazione di sistemi sicuri. Questo corso è progettato per sviluppatori, analisti di sicurezza e professionisti tecnologici che si avvicinano per la prima volta alle sfide di sicurezza dell'AI. Non è richiesta alcuna esperienza precedente nella sicurezza dell'AI, sebbene sia utile una comprensione di base dei concetti di sviluppo software. Inizia il tuo viaggio nella sicurezza dell'AI e impara a creare applicazioni più resilienti.