AI Red Teaming: защита LLM и агентных систем ИИ

По мере того, как большие языковые модели (LLM) и автономные агенты ИИ становятся глубоко интегрированными в программные системы, их защита от новых уязвимостей становится критическим приоритетом. Этот курс предоставляет всеобъемлющее введение в AI red teaming, вооружая вас мышлением и методами, необходимыми для проактивного нахождения и исправления ошибок безопасности в приложениях ИИ. Вы перейдете от понимания основных границ безоъепасности к выявлению сложных эксплойтов системного уровня. Под руководством структурированных письменных объяснений вы научитесь: Понимание основных концепций безопасности ИИ, моделирование угроз и 10 лучших уязвимостей OWASP для LLM; Анализ методов быстрой инъекции, джейлбрейка и отравления данных обучения; Оценка рисков, характерных для агентного ИИ (включая эксплуатацию инструментов и логическую петлю) Этот курс начинается с основных определений архитектур ИИ и параметров безопасности, а затем вы пройдете пошаговые письменные сценарии угроз и стратегии смягчения. Эта программа предназначена для разработчиков, энтузиастов в области безопасности и системных инженеров, не знакомых с безопасиностью ИИ, и не требует предварительного опыта работы в команде.