Курс подходит
- Специалистам, внедряющим ИИ в ежедневную работу
- Предпринимателям и руководителям
- Разработчикам AI-сценариев и ассистентов
Проверять AI-системы на prompt injection, утечки и опасное использование инструментов. Обучение построено вокруг практики и завершается самостоятельной итоговой работой.
Итоговый результат: набор security-evals с моделью угроз, атаками, защитами и отчётом остаточного риска.
Каждый модуль объясняет отдельную тему простыми словами и закрепляет её практикой.
«Модель угроз» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Поверхность LLM-приложения» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Prompt injection» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Утечка данных» простыми словами — это умение определить единицу наблюдения и качество исходных данных, выполнить расчёт и проверить вывод независимым способом.
«Небезопасный вывод» простыми словами — это умение построить модель угроз, сократить поверхность атаки и проверить защиту воспроизводимым сценарием.
«Tool abuse» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«RAG poisoning» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Атаки на системные правила» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Защитные слои» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Автоматизация security-evals» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Триаж находок» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Итоговый аудит» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
По ходу курса ученик выполняет практические задания, проверяет себя и постепенно готовит итоговую работу.
Уверенно пользоваться компьютером и проверять информацию по источникам. Для курсов с API пригодятся основы программирования. Курс не вводный: желательно заранее выполнить небольшой проект по этой теме.
Python, LLM APIs, OWASP LLM, red teaming, evals
Теория простыми словами, разобранный пример, практика, автопроверка и итоговый проект
Доступ ко всем модулям, автопроверке и сертификату — 23 900 ₽.
Это не вводный курс. Перед началом желательно: Уверенно пользоваться компьютером и проверять информацию по источникам. Для курсов с API пригодятся основы программирования. Курс не вводный: желательно заранее выполнить небольшой проект по этой теме..
Система проверяет текст ответа по критериям урока и короткий тест. Код, сайт или другой результат ученик прикладывает как доказательство: система оценивает объяснение, но не запускает проект автоматически.
Именной сертификат освоения основной части программы автоматически выпускается после зачёта 80% модулей. В нём указано, сколько модулей пройдено; обучение можно продолжить до 100%.