Bases de la sécurité de l'IA : Défendre contre l'injection de prompt — LearnFlat

Bases de la sécurité de l'IA : Défendre contre l'injection de prompt

Un guide pour débutants pour comprendre les vulnérabilités de l'IA, mettre en œuvre des garde-fous de prompt et sécuriser les modèles de langage contre les entrées malveillantes.

⏱ 1 h 57 min 📚 8 leçons 🎧 Version audio

À propos de ce cours

Alors que l'intelligence artificielle devient centrale dans le développement de logiciels, sécuriser les modèles de langage contre les entrées malveillantes est une compétence essentielle. Êtes-vous prêt à apprendre comment protéger vos applications contre des vulnérabilités comme l'injection de prompt ? Ce cours basé sur du texte vous présente les concepts fondamentaux de la sécurité de l'IA. Vous commencerez par comprendre ce qu'est l'injection de prompt, comment elle fonctionne et pourquoi elle représente une menace pour les applications basées sur l'IA. À partir de là, vous explorerez des exemples pratiques et écrits de stratégies défensives, y compris le durcissement du prompt système, la validation des entrées et les implémentations modernes de garde-fous, garantissant que vos intégrations d'IA restent sûres et fiables. Ce que vous apprendrez : • Comprendre la terminologie de base et les concepts fondamentaux de la sécurité et des vulnérabilités de l'IA. • Identifier les différents types d'attaques par injection de prompt et comment elles manipulent les modèles de langage. • Appliquer des techniques d'ingénierie de prompt défensives pour durcir les instructions du système. • Mettre en œuvre des garde-fous modernes et des modèles de validation d'entrée/sortie pour les applications d'IA. • Explorer les considérations de sécurité fondamentales pour les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG). • Pratiquer la modélisation des menaces pour les intégrations d'IA de base à travers des exercices écrits. Le cours progresse logiquement, des définitions introductives et des principes fondamentaux de la sécurité de l'IA aux techniques défensives pratiques basées sur du texte. Vous lirez des explications claires et examinerez des extraits de code et de prompt pour construire un modèle mental solide du développement sécurisé de l'IA. Conçu entièrement pour les débutants et les développeurs novices en sécurité de l'IA, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en cybersécurité. Commencez à lire aujourd'hui pour acquérir les compétences fondamentales nécessaires pour sécuriser les applications d'IA modernes.

Ce que vous recevez

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    Sans poser de questions
  • Court et ciblé
    1 h 57 min de contenu pratique

Avis (3)

عبد الوهاب بن حسن SA Apprenant vérifié
★ 5 · 2025-10-14T02:43:37+00:00

كنت أسمع كثيراً عن هجمات حقن الأوامر دون أن أفهم كيف تحدث فعلاً، وهذه الدورة أزالت كل الغموض بطريقة مبسطة ومناسبة للمبتدئين. تعلمت كيف يمكن استغلال نماذج اللغة عبر مدخلات خبيثة، والأهم كيف أبني حواجز حماية للأوامر تمنع ذلك. أعجبني بشكل خاص الجزء العملي الذي يعرض أمثلة حقيقية على المدخلات الضارة وطرق التصدي لها. بعد إنهاء الدورة أصبحت أكثر ثقة في تأمين أي تطبيق يعتمد على الذكاء الاصطناعي. أنصح بها بشدة لكل من يريد أساساً متيناً في أمن النماذج اللغوية.

Ethan Garcia PH Apprenant vérifié
★ 5 · 2025-09-13T04:26:52+00:00

Bilang baguhan sa AI security, takot ako noon sa mga terminong parang prompt injection, pero ginawang napakalinaw ng kursong ito. Naintindihan ko kung paano naa-abuso ang mga language model at, mas mahalaga, kung paano maglagay ng guardrails para protektahan sila. Ang ganda na may konkretong halimbawa ng mga malisyosong input at kung paano ito hadlangan. Nagawa ko nang mag-test ng sarili kong prompt defenses pagkatapos ng kurso. Talagang inirerekomenda ko ito sa kahit sinong nagsisimula pa lang sa pagseseguro ng AI.

خليفة بن جاسم بن محمد آل ثاني QA Apprenant vérifié
★ 5 · 2025-05-05T17:09:39+00:00

شرح واضح ومنظم لمفهوم حقن الأوامر وكيفية الدفاع عنه بوضع حواجز للحماية. الأمثلة العملية على المدخلات الخبيثة ساعدتني كثيراً على فهم المخاطر الحقيقية. دورة ممتازة لكل مبتدئ يريد تأمين نماذج الذكاء الاصطناعي.

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Questions fréquentes

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