Fundamentos de la Seguridad y Defensa de Prompts

A medida que más aplicaciones integran Large Language Models (LLMs), asegurarlas contra la manipulación ya no es opcional. Un prompt inseguro puede provocar fugas de datos, contenido dañino y un comportamiento poco fiable del sistema, socavando la confianza del usuario y creando riesgos significativos. Este curso proporciona una comprensión fundamental de la seguridad de los prompts. Aprenderá a identificar vulnerabilidades comunes e implementar medidas defensivas efectivas, lo que le permitirá crear funciones impulsadas por IA más seguras y robustas. Ganará la confianza para escribir prompts más seguros y diseñar arquitecturas de sistemas más resilientes. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos centrales del prompt hacking, incluyendo la inyección de prompts (prompt injection) y el jailbreaking. - Aprender técnicas de prompting defensivo para crear instrucciones de sistema robustas para modelos de IA. - Practicar la identificación de vulnerabilidades en prompts y diseños de aplicaciones a través de ejercicios escritos. - Explorar métodos para sanitizar entradas y validar salidas de modelos para prevenir el uso malicioso. - Descubrir las consideraciones de seguridad únicas para sistemas que utilizan Generación Aumentada por Recuperación (RAG). - Aplicar un marco básico de modelado de amenazas a sus propios proyectos basados en LLM. El curso comienza explicando los vectores de ataque comunes y la mentalidad de un atacante. A partir de ahí, repasaremos ejemplos prácticos basados en texto de estrategias defensivas que puede aplicar para proteger sus aplicaciones. Este curso está diseñado para principiantes. No se requiere experiencia previa en ciberseguridad, pero es útil tener una familiaridad básica con los LLMs. Es ideal para desarrolladores, gerentes de producto y líderes técnicos que buscan asegurar sus integraciones de IA. Comience a aprender cómo construir aplicaciones de IA más seguras y confiables hoy mismo.