Основы Model Armor: защита развертываний ИИ

По мере того как генеративный ИИ становится центральным элементом современного программного обеспечения, защита этих моделей от возникающих угроз становится более важной, чем когда-либо. Традиционные меры безопасности часто не справляются с динамическими запросами пользователя и непредсказуемыми выходными данными модели. Этот курс, состоящий только из текста, поможет вам ознакомиться с основными концепциями безопасности ИИ и научит вас создавать надежные защитные ограждения с помощью Model Armor. Вы получите практические знания, необходимые для защиты ваших развертываний ИИ от распространенных уязвимостей без ущерба для производительности. Что вы узнаете: - Понимание основных рисков безопасности при развертывании ИИ, включая быстрое введение и вывод данных. - Настройка шаблонов Model Armor для эффективной фильтрации вредоносных входов и токсичных выходов. - Примените пороги безопасности и политики фильтрации контента для согласования с современными стандартами безоъепасности ИИ. - Интегрируйте защиту Model Armor с существующими рабочими процессами и API приложений ИИ. - Мониторинг и аудит журналов безопасности для упредительного обнаружения и смягчения возникающих угроз. Вы начнете с основной терминологии безопасности ИИ и основных рамок безоъепасности для больших языковых моделей. Далее вы пройдете пошаговые руководства по настройке фильтров безопасности, анализу структур полезной нагрузки и созданию безопаcных конвейеров развертывания. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов облачных технологий и начинающих инженеров по безопасности, которые не знакомы с безоъепасностью ИИ, и не требуют предварительного опыта работы с Model Armor. Начните читать сегодня, чтобы создавать более безопасные и устойчивые приложения на базе искусственного интеллекта.