พื้นฐานความปลอดภัยของพรอมต์และการป้องกัน

เมื่อแอปพลิเคชันต่างๆ ผสานรวม Large Language Models (LLMs) มากขึ้น การรักษาความปลอดภัยจากการถูกควบคุมจึงไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป พรอมต์ที่ไม่ปลอดภัยอาจนำไปสู่การรั่วไหลของข้อมูล เนื้อหาที่เป็นอันตราย และพฤติกรรมของระบบที่ไม่น่าเชื่อถือ ซึ่งบ่อนทำลายความไว้วางใจของผู้ใช้และสร้างความเสี่ยงที่สำคัญ หลักสูตรนี้ให้ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับความปลอดภัยของพรอมต์ คุณจะได้เรียนรู้วิธีระบุช่องโหว่ทั่วไปและนำมาตรการป้องกันที่มีประสิทธิภาพไปใช้ เพื่อให้คุณสามารถสร้างฟีเจอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ปลอดภัยและแข็งแกร่งยิ่งขึ้น คุณจะได้รับความมั่นใจในการเขียนพรอมต์ที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นและออกแบบสถาปัตยกรรมระบบที่ยืดหยุ่นมากขึ้น สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจแนวคิดหลักของการแฮ็กพรอมต์ รวมถึง prompt injection และ jailbreaking - เรียนรู้เทคนิคการสร้างพรอมต์เชิงป้องกัน (defensive prompting) เพื่อสร้างคำสั่งระบบที่แข็งแกร่งสำหรับโมเดล AI - ฝึกฝนการระบุช่องโหว่ในพรอมต์และการออกแบบแอปพลิเคชันผ่านแบบฝึกหัดการเขียน - สำรวจวิธีการทำความสะอาดข้อมูลนำเข้า (sanitizing inputs) และการตรวจสอบผลลัพธ์ของโมเดลเพื่อป้องกันการใช้งานที่เป็นอันตราย - ค้นพบข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัยเฉพาะสำหรับระบบที่ใช้ Retrieval-Augmented Generation (RAG) - ประยุกต์ใช้กรอบงานการสร้างแบบจำลองภัยคุกคาม (threat modeling framework) พื้นฐานกับโครงการที่ใช้ LLM ของคุณเอง หลักสูตรเริ่มต้นด้วยการอธิบายเวกเตอร์การโจมตีทั่วไปและกรอบความคิดของผู้โจมตี จากนั้นเราจะเดินผ่านตัวอย่างเชิงปฏิบัติที่ใช้ข้อความของกลยุทธ์การป้องกันที่คุณสามารถนำไปใช้เพื่อปกป้องแอปพลิเคชันของคุณ หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้น ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์มาก่อน แต่ความคุ้นเคยพื้นฐานกับ LLMs จะเป็นประโยชน์ เหมาะสำหรับนักพัฒนา ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และผู้นำด้านเทคนิคที่ต้องการรักษาความปลอดภัยการผสานรวม AI ของตน เริ่มต้นเรียนรู้วิธีสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ปลอดภัยและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้นตั้งแต่วันนี้