Podstawy bezpieczeństwa i obrony promptów

W miarę jak coraz więcej aplikacji integruje duże modele językowe (LLM), zabezpieczenie ich przed manipulacją nie jest już opcjonalne. Niebezpieczny prompt może prowadzić do wycieków danych, szkodliwych treści i zawodnych zachowań systemu, podważając zaufanie użytkowników i stwarzając znaczące ryzyko. Ten kurs zapewnia podstawowe zrozumienie bezpieczeństwa promptów. Nauczysz się identyfikować powszechne luki i wdrażać skuteczne środki obronne, co pozwoli Ci budować bezpieczniejsze i bardziej niezawodne funkcje oparte na sztucznej inteligencji. Zdobędziesz pewność siebie w pisaniu bezpieczniejszych promptów i projektowaniu bardziej odpornych systemów. Czego się nauczysz: - Zrozumienie podstawowych koncepcji hakowania promptów, w tym wstrzykiwania promptów (prompt injection) i łamania zabezpieczeń (jailbreaking). - Poznanie technik obronnego promptowania w celu tworzenia solidnych instrukcji systemowych dla modeli AI. - Praktyczne ćwiczenia w identyfikowaniu luk w promptach i projektach aplikacji poprzez zadania pisemne. - Zapoznanie się z metodami czyszczenia danych wejściowych i walidacji wyników modeli w celu zapobiegania złośliwemu wykorzystaniu. - Odkrycie unikalnych kwestii bezpieczeństwa dla systemów wykorzystujących generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG). - Zastosowanie podstawowych ram modelowania zagrożeń do własnych projektów opartych na LLM. Kurs rozpoczyna się od wyjaśnienia powszechnych wektorów ataków i sposobu myślenia atakującego. Następnie przejdziemy przez praktyczne, tekstowe przykłady strategii obronnych, które możesz zastosować, aby chronić swoje aplikacje. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w cyberbezpieczeństwie, ale podstawowa znajomość LLM jest pomocna. Jest idealny dla programistów, menedżerów produktu i liderów technicznych, którzy chcą zabezpieczyć swoje integracje AI. Zacznij uczyć się, jak budować bezpieczniejsze i bardziej godne zaufania aplikacje AI już dziś.