AI Red Teaming & AI Security Masterclass
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.
Курс будет полезен:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
После завершения курса вы сможете:
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.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Sander Schulhoff — исследователь в области искусственного интеллекта, эксперт по безопасности AI, AI Red Teaming и надежности языковых моделей. Основатель Learn Prompting — первого в мире открытого руководства по prompt engineering, которым пользуются миллионы специалистов.Сандер является одним из ведущих мировых экспертов по безопасности генеративного ИИ. Он исследует уязвимости LLM, методы защиты AI-приложений и оценку надежности современных мо
🙌 Thank you to everyone who participated in the campaign! The course is now fully ready and available. We wish you an enjoyable, engaging, and productive learning experience!