Fondamenti di Sicurezza e Difesa dei Prompt

Con l'integrazione crescente dei Large Language Models (LLMs) nelle applicazioni, la loro protezione contro la manipolazione non è più un optional. Un prompt insicuro può portare a fughe di dati, contenuti dannosi e comportamenti inaffidabili del sistema, minando la fiducia degli utenti e creando rischi significativi. Questo corso fornisce una comprensione fondamentale della sicurezza dei prompt. Imparerai a identificare le vulnerabilità comuni e ad implementare misure difensive efficaci, permettendoti di costruire funzionalità basate sull'IA più sicure e robuste. Acquisirai la sicurezza necessaria per scrivere prompt più sicuri e progettare sistemi più resilienti. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del prompt hacking, inclusi prompt injection e jailbreaking. - Imparare tecniche di prompting difensivo per creare istruzioni di sistema robuste per i modelli AI. - Esercitarsi nell'identificazione delle vulnerabilità nei prompt e nei design delle applicazioni attraverso esercizi scritti. - Esplorare metodi per la sanificazione degli input e la validazione degli output del modello per prevenire usi malevoli. - Scoprire le considerazioni di sicurezza uniche per i sistemi che utilizzano Retrieval-Augmented Generation (RAG). - Applicare un framework di base per il threat modeling ai propri progetti basati su LLM. Il corso inizia spiegando i vettori di attacco comuni e la mentalità di un attaccante. Da lì, analizzeremo esempi pratici basati su testo di strategie difensive che puoi applicare per proteggere le tue applicazioni. Questo corso è pensato per principianti. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa in cybersecurity, ma una familiarità di base con gli LLMs è utile. È ideale per sviluppatori, product manager e leader tecnici che cercano di proteggere le proprie integrazioni AI. Inizia oggi stesso a imparare come costruire applicazioni AI più sicure e affidabili.