Управление поведением и безопасностью LLM-систем

Цель курса: на практике выявлять уязвимости и выстраивать защиту — от атак и работы с API до применения криптографии и OWASP-подходов.

Для кого: дата-сайентисты, разработчики ИИ-решений и аналитики данных, работающие с NLP и ИИ-агентами, которым важно внедрять безопасные и управляемые решения.

Почему выбирают этот курс:

  • Понимание архитектуры ИИ-агентов и ключевых рисков безопасности.

  • Практика атак: prompt injection, tool abuse, data poisoning, компрометация RAG.

  • Анализ уязвимостей и аудит по OWASP AI Testing Guide.

  • Построение защиты: системные промпты, фильтрация контента, LoRA и ML-подходы.

  • Защита данных и API: шифрование, безопасные каналы, мониторинг.

  • Практика полного безопасного цикла: от проектирования до тестирования агентов.