Yapay Zeka Güvenliği: Prompt Enjeksiyonunu Önleme

Büyük dil modelleri (LLM'ler) daha fazla uygulamaya entegre edildikçe, yeni ve benzersiz güvenlik riskleri ortaya çıkar. En yaygın ve kritik güvenlik açığı, kötü niyetli bir kullanıcının modelin davranışını ele geçirebileceği prompt enjeksiyonudur. Bu kurs, bu saldırılara karşı savunmak için gereken pratik becerilere odaklanarak yapay zeka güvenliğinin temel bir anlayışını sunar. Güvenlik açıklarını tespit etmek için bir saldırgan gibi düşünmeyi ve ardından LLM destekli uygulamalarınızı ve kullanıcılarını korumak için sağlam savunmalar veya 'koruyucu çitler' oluşturmayı öğreneceksiniz. Öğrenecekleriniz: - Prompt enjeksiyonunun temel prensiplerini ve jailbreaking dahil olmak üzere varyantlarını anlayın. - Kullanıcıya yönelik uygulamalarda yaygın saldırı modellerini belirlemeyi öğrenin. - Girdi temizleme, talimat savunması ve çıktı filtreleme gibi savunma tekniklerini uygulayın. - Büyük dil modellerine yapılan API çağrıları için güvenli sarmalayıcılar oluşturma pratiği yapın. - Potansiyel güvenlik tehditlerini tespit etmek için temel izleme ve günlük kaydı yapılandırması yapın. - Veri gizliliği endişeleri de dahil olmak üzere yapay zeka güvenlik risklerinin daha geniş manzarasını keşfedin. Kurs, prompt mühendisliğinin temel kavramları ve enjeksiyon saldırılarının mekaniği ile başlar, ardından uygulamalı savunma stratejilerine ve güvenli sistemler oluşturmak için en iyi uygulamalara geçer. Bu kurs, yapay zeka güvenlik zorluklarına yeni başlayan geliştiriciler, güvenlik analistleri ve teknoloji profesyonelleri için tasarlanmıştır. Yapay zeka güvenliği konusunda önceden deneyim gerekmemektedir, ancak yazılım geliştirme kavramları hakkında temel bir anlayış faydalıdır. Yapay zeka güvenliğine yolculuğunuza başlayın ve daha dayanıklı uygulamalar oluşturmayı öğrenin.