أساسيات أمان المطالبات والدفاع ضدها

مع دمج المزيد من التطبيقات لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، لم يعد تأمينها ضد التلاعب خيارًا. يمكن أن يؤدي المطالبة غير الآمنة إلى تسرب البيانات، ومحتوى ضار، وسلوك غير موثوق به للنظام، مما يقوض ثقة المستخدم ويخلق مخاطر كبيرة. توفر هذه الدورة فهمًا أساسيًا لأمان المطالبات. ستتعلم كيفية تحديد نقاط الضعف الشائعة وتطبيق تدابير دفاعية فعالة، مما يتيح لك بناء ميزات مدعومة بالذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا وقوة. ستكتسب الثقة لكتابة مطالبات أكثر أمانًا وهندسة أنظمة أكثر مرونة. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لاختراق المطالبات، بما في ذلك حقن المطالبات (prompt injection) وكسر الحماية (jailbreaking). - تعلم تقنيات المطالبات الدفاعية لإنشاء تعليمات نظام قوية لنماذج الذكاء الاصطناعي. - التدرب على تحديد نقاط الضعف في المطالبات وتصميمات التطبيقات من خلال التمارين الكتابية. - استكشاف طرق لتنقية المدخلات والتحقق من مخرجات النموذج لمنع الاستخدام الضار. - اكتشاف الاعتبارات الأمنية الفريدة للأنظمة التي تستخدم التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG). - تطبيق إطار عمل أساسي لنمذجة التهديدات على مشاريعك الخاصة القائمة على LLM. تبدأ الدورة بشرح متجهات الهجوم الشائعة وعقلية المهاجم. من هناك، سنستعرض أمثلة عملية قائمة على النصوص للاستراتيجيات الدفاعية التي يمكنك تطبيقها لحماية تطبيقاتك. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين. لا توجد خبرة سابقة في الأمن السيبراني مطلوبة، ولكن الإلمام الأساسي بنماذج LLMs مفيد. إنها مثالية للمطورين ومديري المنتجات والقادة التقنيين الذين يتطلعون إلى تأمين عمليات دمج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. ابدأ بتعلم كيفية بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر أمانًا وجدارة بالثقة اليوم.