Red Teaming delle Applicazioni LLM: Test di Sicurezza e Vulnerabilità

Man mano che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) diventano centrali nei sistemi software moderni, metterli in sicurezza contro input avversari e comportamenti non intenzionali è più critico che mai. Questo corso ti introduce alle pratiche essenziali del red teaming delle applicazioni LLM, aiutandoti a trovare e correggere le lacune di sicurezza prima che raggiungano la produzione. Inizierai con i concetti fondamentali di prompt injection, data poisoning e allineamento del modello, stabilendo una solida base teorica prima di passare alle tecniche di test pratiche. Attraverso lezioni scritte strutturate, imparerai come simulare attacchi del mondo reale, valutare la robustezza del modello e implementare guardrail difensivi. Cosa imparerai: * Comprendere i rischi di sicurezza fondamentali unici per le integrazioni LLM, * Identificare e sfruttare le vulnerabilità di prompt injection e jailbreaking, * Valutare la sicurezza dell'applicazione utilizzando framework di test quantitativi e qualitativi sistematici, * Configurare guardrail di input e output robusti per prevenire l'esfiltrazione di dati, * Implementare modelli difensivi moderni e misure di sicurezza per la generazione aumentata dal recupero (retrieval-augmented generation). Questo corso inizia con concetti e definizioni fondamentali, guidandoti passo dopo passo attraverso flussi di lavoro di valutazione avanzati e strategie difensive. È progettato per sviluppatori di software, appassionati di sicurezza e professionisti dell'IA che desiderano creare integrazioni LLM più sicure. Non è richiesta alcuna precedente esperienza di cybersecurity per iniziare.