Тестирование безопасности ИИ и Red Teaming для начинающих

По мере того как искусственный интеллект и большие языковые модели (LLM) становятся центральными элементами современного программного обеспечения, защита этих систем от новых угроз становится более важной, чем когда-либо. Этот курс познакомит вас с основными принципами тестирования безопасности ИИ, поможет понять, как злоумышленники используют модели ИИ и как их защищать. Вы превратитесь из новичка в практикующего специалиста, способного выявлять уязвимости в приложениях с поддержкой искусственного интеллекта. Вы изучите методологии создания команды специалистов по искусственному интеллекту, изучете уникальный ландшафт угроз машинного обучения и поймете, как планировать структурированные оценки безопасности. Что вы узнаете: Понимание основных категорий тестирования безопасности ИИ и их отличие от традиционной безопасии программного обеспечения; Выявление критических уязвимостей в LLM, включая быстрое введение, отравление данных и раскрытие конфиденциальных данных; Изучите OWASP Top 10 для LLM для согласования вашего тестирования с отраслевыми стандартами безопаcности Планирование и выполнение структурированных упражнений по созданию красных команд ИИ, адаптированных к языковым моделям и приложениям, интегрированным с ИИ; Применение стратегий снижения безопасности для защиты систем генерации дополненного поиска (RAG) и API моделей. Курс начинается с основной терминологии и основных концепций безопасности ИИ, а затем переходит к практическим методологиям тестирования и поэтапным сценариям создания красных команд. Это текстовое руководство, разработанное специально для новичков, разработчиков программного обеспечения и энтузиастов безопасности, не требует предварительного опыта в области безоъепасности ИИ или машинного обучения. Начните свой путь в тестировании безопасности ИИ сегодня и узнайте, как защитить следующее поколение интеллектуальных приложений.