Cuddlies
МОДЕРАТОР
- Регистрация
- 7 Апр 2025
- Сообщения
- 11,723
- Реакции
- 32
[Sander Schulhoff] AI Red Teaming и безопасность ИИ: мастер-класс по атаке и защите AI-систем (2026)
Искусственный интеллект открывает новые возможности для бизнеса, но одновременно создает принципиально новые риски безопасности. Prompt Injection, Jailbreak-атаки, обход защитных механизмов и манипуляции с большими языковыми моделями (LLM) сегодня являются одними из самых критичных угроз для современных AI-приложений.
Этот практический курс посвящен AI Red Teaming — направлению кибербезопасности, которое занимается поиском, моделированием и устранением уязвимостей в системах искусственного интеллекта. Вы научитесь мыслить как атакующий, чтобы создавать действительно защищенные AI-системы.
В ходе обучения вы получите практический опыт проведения атак на языковые модели, изучите современные методы эксплуатации уязвимостей, научитесь анализировать поведение AI-систем и разрабатывать эффективные механизмы защиты. Все лабораторные работы построены на реальных сценариях, максимально приближенных к условиям эксплуатации корпоративных AI-приложений.
Для кого предназначен курс
Курс будет полезен:
специалистам по информационной безопасности;
AI/ML-инженерам и разработчикам LLM-приложений;
разработчикам программного обеспечения, использующим генеративный ИИ;
архитекторам AI-решений;
DevSecOps- и AppSec-инженерам;
исследователям безопасности искусственного интеллекта;
всем, кто отвечает за безопасное внедрение AI в корпоративной среде.
Что вы изучите
Понимание уязвимостей современных AI-систем
Вы разберетесь, почему большие языковые модели становятся объектом атак, каким образом работают Prompt Injection, Jailbreak, Adversarial Attacks и другие техники обхода защитных механизмов. Изучите архитектурные особенности AI-приложений и поймете, почему классические подходы к информационной безопасности не всегда эффективны при работе с генеративным ИИ.
Практика AI Red Teaming
Освоите методологию проведения AI Red Team Assessment, научитесь выявлять уязвимости, моделировать реальные атаки и анализировать реакцию языковых моделей на различные типы вредоносных воздействий. Выполните практические задания по поиску и эксплуатации слабых мест в AI-системах в безопасной лабораторной среде.
Анализ поведения языковых моделей
Научитесь исследовать внутреннюю логику работы LLM, анализировать ответы моделей, выявлять причины возникновения уязвимостей и оценивать потенциальные последствия успешных атак. Получите навыки проведения системного анализа безопасности AI-приложений.
Построение надежной защиты AI-приложений
Изучите современные методы защиты генеративного ИИ: фильтрацию входных данных, валидацию запросов, ограничение контекста, механизмы контроля доступа, мониторинг поведения моделей, защиту RAG-систем и многоуровневые стратегии предотвращения Prompt Injection и Jailbreak-атак.
Проверка эффективности защитных механизмов
Научитесь тестировать реализованные средства защиты в условиях, максимально приближенных к реальным атакам. Освоите построение повторяемых процессов оценки безопасности AI-систем и научитесь выявлять потенциальные проблемы еще до вывода продукта в промышленную эксплуатацию.
Практические проекты
В рамках курса вы выполните комплекс практических проектов по аудиту безопасности AI-приложений, проведете полный цикл AI Red Team Assessment, устраните обнаруженные уязвимости и оцените эффективность внедренных мер защиты. Полученные навыки помогут применять лучшие практики AI Security при разработке и эксплуатации современных интеллектуальных систем.
Результаты обучения
После завершения курса вы сможете:
понимать современные угрозы безопасности генеративного ИИ;
проводить AI Red Team Assessment для LLM и AI-приложений;
выявлять Prompt Injection, Jailbreak и другие типы атак;
анализировать архитектуру AI-систем с точки зрения безопасности;
разрабатывать и внедрять эффективные механизмы защиты;
проводить тестирование безопасности AI-приложений перед вводом в эксплуатацию;
применять лучшие мировые практики AI Security при разработке и сопровождении интеллектуальных систем.
По окончании курса вы будете обладать практическими навыками поиска, эксплуатации и устранения уязвимостей в современных AI-системах, что позволит создавать более надежные, безопасные и устойчивые к атакам решения на базе искусственного интеллекта.
Язык Английский
Скачать:
Искусственный интеллект открывает новые возможности для бизнеса, но одновременно создает принципиально новые риски безопасности. Prompt Injection, Jailbreak-атаки, обход защитных механизмов и манипуляции с большими языковыми моделями (LLM) сегодня являются одними из самых критичных угроз для современных AI-приложений.
Этот практический курс посвящен AI Red Teaming — направлению кибербезопасности, которое занимается поиском, моделированием и устранением уязвимостей в системах искусственного интеллекта. Вы научитесь мыслить как атакующий, чтобы создавать действительно защищенные AI-системы.
В ходе обучения вы получите практический опыт проведения атак на языковые модели, изучите современные методы эксплуатации уязвимостей, научитесь анализировать поведение AI-систем и разрабатывать эффективные механизмы защиты. Все лабораторные работы построены на реальных сценариях, максимально приближенных к условиям эксплуатации корпоративных AI-приложений.
Для кого предназначен курс
Курс будет полезен:
специалистам по информационной безопасности;
AI/ML-инженерам и разработчикам LLM-приложений;
разработчикам программного обеспечения, использующим генеративный ИИ;
архитекторам AI-решений;
DevSecOps- и AppSec-инженерам;
исследователям безопасности искусственного интеллекта;
всем, кто отвечает за безопасное внедрение AI в корпоративной среде.
Что вы изучите
Понимание уязвимостей современных AI-систем
Вы разберетесь, почему большие языковые модели становятся объектом атак, каким образом работают Prompt Injection, Jailbreak, Adversarial Attacks и другие техники обхода защитных механизмов. Изучите архитектурные особенности AI-приложений и поймете, почему классические подходы к информационной безопасности не всегда эффективны при работе с генеративным ИИ.
Практика AI Red Teaming
Освоите методологию проведения AI Red Team Assessment, научитесь выявлять уязвимости, моделировать реальные атаки и анализировать реакцию языковых моделей на различные типы вредоносных воздействий. Выполните практические задания по поиску и эксплуатации слабых мест в AI-системах в безопасной лабораторной среде.
Анализ поведения языковых моделей
Научитесь исследовать внутреннюю логику работы LLM, анализировать ответы моделей, выявлять причины возникновения уязвимостей и оценивать потенциальные последствия успешных атак. Получите навыки проведения системного анализа безопасности AI-приложений.
Построение надежной защиты AI-приложений
Изучите современные методы защиты генеративного ИИ: фильтрацию входных данных, валидацию запросов, ограничение контекста, механизмы контроля доступа, мониторинг поведения моделей, защиту RAG-систем и многоуровневые стратегии предотвращения Prompt Injection и Jailbreak-атак.
Проверка эффективности защитных механизмов
Научитесь тестировать реализованные средства защиты в условиях, максимально приближенных к реальным атакам. Освоите построение повторяемых процессов оценки безопасности AI-систем и научитесь выявлять потенциальные проблемы еще до вывода продукта в промышленную эксплуатацию.
Практические проекты
В рамках курса вы выполните комплекс практических проектов по аудиту безопасности AI-приложений, проведете полный цикл AI Red Team Assessment, устраните обнаруженные уязвимости и оцените эффективность внедренных мер защиты. Полученные навыки помогут применять лучшие практики AI Security при разработке и эксплуатации современных интеллектуальных систем.
Результаты обучения
После завершения курса вы сможете:
понимать современные угрозы безопасности генеративного ИИ;
проводить AI Red Team Assessment для LLM и AI-приложений;
выявлять Prompt Injection, Jailbreak и другие типы атак;
анализировать архитектуру AI-систем с точки зрения безопасности;
разрабатывать и внедрять эффективные механизмы защиты;
проводить тестирование безопасности AI-приложений перед вводом в эксплуатацию;
применять лучшие мировые практики AI Security при разработке и сопровождении интеллектуальных систем.
По окончании курса вы будете обладать практическими навыками поиска, эксплуатации и устранения уязвимостей в современных AI-системах, что позволит создавать более надежные, безопасные и устойчивые к атакам решения на базе искусственного интеллекта.
Язык Английский
Скачать:
📥 Скрытое содержимое! Войдите или Зарегистрируйтесь
