Keamanan dan Kerentanan AI: Jailbreaking, Injeksi, dan Guardrail

Kecerdasan buatan mengubah cara kita membangun perangkat lunak, tetapi model bahasa besar (large language models) memperkenalkan risiko dan kerentanan keamanan yang sama sekali baru. Memahami bagaimana model-model ini dapat dimanipulasi sangat penting bagi siapa pun yang mengembangkan, menerapkan, atau berinteraksi dengan sistem AI modern. Kursus ini mempersiapkan Anda untuk mengenali dan mengurangi kerentanan AI yang kritis. Anda akan beralih dari pengguna AI umum menjadi praktisi yang sadar keamanan yang mampu menganalisis injeksi prompt, mencegah jailbreak, dan menerapkan pertahanan yang kuat untuk mengamankan aplikasi berbasis LLM. Apa yang akan Anda pelajari: - Memahami mekanisme dasar LLM dan mengapa mereka rentan terhadap manipulasi. - Mengidentifikasi risiko keamanan umum termasuk injeksi prompt, jailbreaking, dan peracunan data (data poisoning). - Menganalisis bagaimana halusinasi terjadi dan bagaimana meminimalkan dampaknya pada keluaran aplikasi. - Menerapkan teknik prompting defensif dan menjelajahi kerangka kerja guardrail modern untuk mengamankan masukan dan keluaran AI. - Menjelajahi 10 kerentanan teratas OWASP untuk aplikasi LLM agar selaras dengan standar keamanan industri. - Berlatih membuat dan menganalisis prompt yang berfokus pada keamanan melalui latihan tertulis interaktif. Anda akan mulai dengan menjelajahi konsep dan terminologi keamanan AI inti sebelum menyelami skenario eksploitasi dunia nyata. Melalui penjelasan tertulis yang jelas dan latihan analisis terstruktur, Anda akan belajar cara merancang interaksi AI yang lebih aman dan menerapkan guardrail yang efektif. Kursus ini dirancang untuk pemula, pengembang, dan penggemar keamanan yang ingin memahami lanskap keamanan kecerdasan buatan. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dalam keamanan siber atau rekayasa AI, karena kami membangun semua konsep dari dasar. Mulai membaca hari ini untuk membangun fondasi yang lebih aman dan tangguh untuk proyek AI Anda.