أساسيات أمن الذكاء الاصطناعي: الدفاع عن نماذج اللغة الكبيرة، MLOps، والذكاء الاصطناعي التوليدي

مع اندماج الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة بعمق في البرمجيات الحديثة، أصبح تأمين هذه الأنظمة ضد الثغرات الأمنية الجديدة أمرًا بالغ الأهمية أكثر من أي وقت مضى. تقدم هذه الدورة مسارًا واضحًا يعتمد على النصوص لفهم وتخفيف مخاطر الأمان عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها. ستنتقل من عقلية أمنية تقليدية إلى وضع دفاعي يركز على الذكاء الاصطناعي. من خلال الشروحات المكتوبة، وتحليلات البنية، وأمثلة الأمان المستندة إلى التعليمات البرمجية، ستتعلم كيفية تحديد الثغرات الأمنية في خطوط أنابيب البيانات، وتأمين البنية التحتية للتعلم الآلي، وحماية تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي من التهديدات الواقعية. ما ستتعلمه: - فهم مخاطر الأمان الأساسية الفريدة لنماذج التعلم الآلي وخطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي. - تحديد وتخفيف ثغرات الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك حقن الأوامر، وتسميم البيانات، وانعكاس النموذج. - تطبيق أطر نمذجة التهديدات الحديثة المصممة خصيصًا لبيئات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) و MLOps. - تكوين خطوط أنابيب بيانات آمنة وضوابط وصول لمنع كشف البيانات الحساسة في أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG). - تطبيق أفضل الممارسات الأمنية القياسية في الصناعة، مع الإشارة إلى إرشادات مثل OWASP Top 10 لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs). تبدأ الدورة بتعريفات أساسية ومشهد التهديدات الفريد للذكاء الاصطناعي قبل أن ترشدك عبر تأمين خطوط أنابيب MLOps، وتقوية تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وإنشاء ممارسات قوية لنمذجة التهديدات. تم تصميم هذا البرنامج لمطوري البرمجيات، والمتخصصين في الأمن، وعشاق التكنولوجيا الذين يتطلعون إلى بناء أساس في أمن الذكاء الاصطناعي، دون الحاجة إلى خبرة سابقة في التعلم الآلي أو علم البيانات. ابدأ القراءة اليوم لبناء تطبيقات أكثر أمانًا ومرونة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.