Keamanan AI: Mencegah Injeksi Prompt

Seiring model bahasa besar (LLM) diintegrasikan ke dalam lebih banyak aplikasi, mereka memperkenalkan risiko keamanan baru dan unik. Kerentanan yang paling umum dan kritis adalah injeksi prompt, di mana pengguna jahat dapat membajak perilaku model. Kursus ini memberikan pemahaman dasar tentang keamanan AI, berfokus pada keterampilan praktis yang diperlukan untuk bertahan dari serangan ini. Anda akan belajar berpikir seperti penyerang untuk menemukan kerentanan dan kemudian membangun pertahanan yang kuat, atau 'pagar pembatas' (guardrails), untuk melindungi aplikasi bertenaga LLM Anda dan penggunanya. Apa yang akan Anda pelajari: - Memahami prinsip inti injeksi prompt dan variannya, termasuk jailbreaking. - Belajar mengidentifikasi pola serangan umum dalam aplikasi yang menghadap pengguna. - Menerapkan teknik pertahanan seperti sanitasi input, pertahanan instruksional, dan pemfilteran output. - Berlatih membangun pembungkus (wrapper) yang aman untuk panggilan API ke model bahasa besar. - Mengonfigurasi pemantauan dan pencatatan dasar untuk mendeteksi potensi ancaman keamanan. - Menemukan lanskap risiko keamanan AI yang lebih luas, termasuk masalah privasi data. Kursus ini dimulai dengan konsep dasar rekayasa prompt (prompt engineering) dan mekanisme serangan injeksi, kemudian berlanjut ke strategi pertahanan langsung dan praktik terbaik untuk membangun sistem yang aman. Kursus ini dirancang untuk pengembang, analis keamanan, dan profesional teknologi yang baru mengenal tantangan keamanan AI. Tidak ada pengalaman sebelumnya dalam keamanan AI yang diperlukan, meskipun pemahaman dasar tentang konsep pengembangan perangkat lunak akan membantu. Mulailah perjalanan Anda ke keamanan AI dan pelajari cara membangun aplikasi yang lebih tangguh.