Основы Model Armor: защита развертываний ИИ и LLM

По мере того, как генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM) становятся центральным элементом современного программного обеспечения, защита этих систем от новых уязвимостей, таких как быстрое введение и вывоз данных, становится более важной, чем когда-либо. Этот курс, доступный только в текстовом формате, познакомит вас с основными концепциями безопасности ИИ и поможет защитить развертывания с помощью Model Armor. Вы перейдете от понимания основных рисков ИИ к активной настройке фильтров безопасности, которые защищают ваши приложения. Изучая подробные объяснения и структурированные примеры конфигурации, вы приобретете уверенность в реализации надежных границ безопасности вокруг ваших моделей ИИ. Что вы узнаете: Понимание основных концепций безопасности ИИ, включая 10 основных рисков OWASP для LLM; Выявление общих уязвимостей, таких как быстрое введение, jailbreaking и утечка конфиденциальных данных; Настройка шаблонов Model Armor для фильтрации вредоносных входов и выходов в реальном времени; Применение политик безопа Интегрируйте уровни безопасности Model Armor в существующие рабочие процессы приложений ИИ. Курс начинается с основных терминов безопасности и ландшафтов угроз, а затем переходит к поэтапным письменным руководствам по настройке и тестированию политик безоъепасности. Вы узнаете на примерах практических сценариев и ясных примеров конфигурации, предназначенных для немедленного применения. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков, энтузиастов безопасности и практиков ИИ, которые хотят изучить основы защиты развертывания ИИ без предварительного опыта в области безоъепасности ИИ. Начните читать сегодня, чтобы создавать более безопасные и устойчивые приложения ИИ.