Grundlagen der Prompt-Sicherheit und -Abwehr

Da immer mehr Anwendungen Large Language Models (LLMs) integrieren, ist die Absicherung gegen Manipulation keine Option mehr. Ein unsicherer Prompt kann zu Datenlecks, schädlichen Inhalten und unzuverlässigem Systemverhalten führen, was das Vertrauen der Benutzer untergräbt und erhebliche Risiken birgt. Dieser Kurs vermittelt ein grundlegendes Verständnis der Prompt-Sicherheit. Sie lernen, wie Sie gängige Schwachstellen identifizieren und effektive Abwehrmaßnahmen implementieren, damit Sie sicherere und robustere KI-gestützte Funktionen entwickeln können. Sie gewinnen das Vertrauen, sicherere Prompts zu schreiben und widerstandsfähigere Systeme zu entwerfen. Was Sie lernen werden: - Die Kernkonzepte des Prompt Hacking verstehen, einschließlich Prompt Injection und Jailbreaking. - Defensive Prompting-Techniken erlernen, um robuste Systemanweisungen für KI-Modelle zu erstellen. - Üben, Schwachstellen in Prompts und Anwendungsdesigns durch schriftliche Übungen zu identifizieren. - Methoden zur Bereinigung von Eingaben und Validierung von Modellausgaben untersuchen, um böswillige Nutzung zu verhindern. - Die einzigartigen Sicherheitsaspekte für Systeme kennenlernen, die Retrieval-Augmented Generation (RAG) verwenden. - Ein grundlegendes Threat-Modeling-Framework auf Ihre eigenen LLM-basierten Projekte anwenden. Der Kurs beginnt mit der Erklärung der gängigen Angriffsvektoren und der Denkweise eines Angreifers. Von dort aus werden wir praktische, textbasierte Beispiele für Abwehrstrategien durchgehen, die Sie zum Schutz Ihrer Anwendungen anwenden können. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger. Es sind keine Vorkenntnisse in Cybersicherheit erforderlich, aber eine grundlegende Vertrautheit mit LLMs ist hilfreich. Er ist ideal für Entwickler, Produktmanager und technische Führungskräfte, die ihre KI-Integrationen absichern möchten. Beginnen Sie noch heute damit, sicherere und vertrauenswürdigere KI-Anwendungen zu entwickeln.