Sécurisation des Grands Modèles de Langage : Sécurité des Applications LLM

Alors que l'IA générative devient centrale dans les logiciels modernes, la sécurisation de ces systèmes contre les vulnérabilités uniques est plus critique que jamais. Les mesures de sécurité traditionnelles ne suffisent plus à protéger les applications alimentées par de grands modèles de langage (LLM). Ce cours textuel fournit une base claire en sécurité LLM, vous guidant de la terminologie de base aux stratégies de défense robustes. Vous comprendrez comment ces modèles fonctionnent, identifierez leurs surfaces d'attaque uniques et apprendrez à mettre en œuvre des mesures de protection pour sécuriser vos données et vos utilisateurs. Ce que vous apprendrez : Comprendre les concepts fondamentaux des LLM et comment les modèles d'IA générative traitent les entrées ; Identifier les vulnérabilités critiques telles que l'injection de prompts, l'empoisonnement des données et la gestion non sécurisée des sorties ; Appliquer le cadre OWASP Top 10 spécifiquement adapté aux applications LLM ; Sécuriser les pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) et les intégrations de bases de données vectorielles ; Configurer des prompts système sûrs et des mécanismes de nettoyage des entrées/sorties ; Mettre en œuvre des contrôles de gouvernance et de confidentialité des données pour prévenir les fuites d'informations sensibles. Le cours commence par explorer l'architecture centrale des grands modèles de langage et leurs modèles d'intégration courants. À partir de là, vous progresserez à travers des scénarios de menaces théoriques, en apprenant à analyser les vulnérabilités et à appliquer des techniques d'ingénierie défensive à travers des exemples écrits et des exercices conceptuels guidés. Conçu pour les débutants en sécurité, les développeurs et les professionnels de l'informatique cherchant à comprendre la sécurité de l'IA, ce cours ne nécessite aucune connaissance préalable en apprentissage automatique. Commencez dès aujourd'hui à construire des intégrations d'IA plus sûres et plus résilientes.