保护你的大型语言模型:学习如何识别和防范OWASP Top 10风险 | Intro to LLM Security – OWASP Top 10 for Large Language Mode

学习如何确保 AI 革命的安全：通过实际案例和实战练习，全面掌握为大型语言模型实施纵深防御的方法，帮助你保护系统免受各种威胁。

课程核心学习内容

• 人工智能威胁格局：理解 LLMs 的兴起以及与传统 Web 应用安全截然不同的新型攻击面。
• 防御蓝图：掌握 LLM 应用的 OWASP Top 10，并学习如何根据普遍性、可利用性和影响来评估风险。
• 安全基础：将 LLM 安全整合到安全开发生命周期（SDLC）中，通过一个实用的白板解决方案进行风险分析和缓解。
• 第一大风险：深入探讨 LLM01 提示注入攻击，区分直接攻击与间接攻击。
• 战略分层：为大型语言模型实现一个定制的纵深防御架构。
• 向量数据库安全：理解针对大型语言模型的新兴威胁和最佳实践，特别是向量与嵌入的弱点。
• 保护您的机密信息：实施控制，防止敏感信息泄露和模型过度共享。

课程学习要求

无需任何先决条件，零基础即可入门学习。

课程描述

本课程涉及人工智能的应用，聚焦大型语言模型（LLMs）安全防护领域。

课程简介

将大型语言模型（LLMs）集成到企业应用程序中，既开拓了强大的新领域，也带来了新的危险攻击面。本课程旨在全面培养开发者、安全专业人员和企业架构师，使其掌握构建、部署和管理安全 LLM 应用程序所需的专业知识和实践技能。你不仅会了解风险有哪些，还会学会如何主动预防。我们将深入探讨 LLM 应用的 OWASP Top 10，提供清晰、可操作的策略，以在开发生命周期的每个阶段减轻最关键漏洞。

详细课程模块

模块一：LLM 安全入门与 OWASP Top 10

• 人工智能威胁格局：理解 LLMs 的兴起以及与传统 Web 应用安全截然不同的新型攻击面。
• 防御蓝图：掌握 LLM 应用的 OWASP Top 10，并学习如何根据普遍性、可利用性和影响来评估风险。
• 安全基础：将 LLM 安全整合到安全开发生命周期（SDLC）中，通过一个实用的白板解决方案进行风险分析和缓解。

模块 2：关键的输入和输出漏洞

• 第一大风险：深入探讨 LLM01 提示注入攻击，区分直接攻击与间接攻击。
• 防范数据中毒：处理 LLM07 系统提示泄露风险，确保模型核心指令安全。
• 后处理安全：学习最佳实践，防止 XSS 等漏洞，如不当输出处理。

模块 3：数据、模型及供应链风险

• 保护您的机密信息：实施控制，防止敏感信息泄露和模型过度共享。
• 完整性的关键：探索 LLM04 中的数据和模型中毒威胁，以及它们如何损害模型的可靠性。
• 第三方信任：借助专门的解决方案，减轻 LLM03（供应链漏洞）风险，确保对外部组件的依赖安全。

模块 4：运行时、控制及操作相关问题

• 控制模型权限：通过最小权限原则和人工审核机制，解决 LLM06 中过度代理的问题。
• 超越代码：探索 LLM09 错误信息和过度依赖等运营风险，以及通过 LLM10 无界消耗防范金融攻击。
• 向量数据库安全：理解针对大型语言模型的新兴威胁和最佳实践，特别是向量与嵌入的弱点。

模块 5：纵深防御与未来趋势

• 战略分层：为大型语言模型实现一个定制的纵深防御架构。
• 活动测试：精通 LLM 安全测试的最佳实践，涵盖红队测试与对抗性测试。
• 建立监控、日志记录和事件响应的协议，并准备应对 LLM 安全未来及新兴威胁。

适合人群

• 构建支持 LLM 功能的软件开发人员
• 负责应用和 AI 安全的网络安全工程师
• 负责管理 LLM 部署和相关基础设施的 DevOps/MLOps 工程师
• 负责人工智能产品开发的科技产品经理

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