AI Red Teaming и безопасность ИИ: мастер-класс по атаке и защите AI-систем

Искусственный интеллект открывает новые возможности для бизнеса, но одновременно создает принципиально новые риски безопасности. Prompt Injection, Jailbreak-атаки, обход защитных механизмов и манипуляции с большими языковыми моделями (LLM) сегодня являются одними из самых критичных угроз для современных AI-приложений.

Этот практический курс посвящен AI Red Teaming — направлению кибербезопасности, которое занимается поиском, моделированием и устранением уязвимостей в системах искусственного интеллекта. Вы научитесь мыслить как атакующий, чтобы создавать действительно защищенные AI-системы.

В ходе обучения вы получите практический опыт проведения атак на языковые модели, изучите современные методы эксплуатации уязвимостей, научитесь анализировать поведение AI-систем и разрабатывать эффективные механизмы защиты. Все лабораторные работы построены на реальных сценариях, максимально приближенных к условиям эксплуатации корпоративных AI-приложений.

Для кого предназначен курс

Курс будет полезен:

• специалистам по информационной безопасности;
• AI/ML-инженерам и разработчикам LLM-приложений;
• разработчикам программного обеспечения, использующим генеративный ИИ;
• архитекторам AI-решений;
• DevSecOps- и AppSec-инженерам;
• исследователям безопасности искусственного интеллекта;
• всем, кто отвечает за безопасное внедрение AI в корпоративной среде.

Что вы изучите

Понимание уязвимостей современных AI-систем

Вы разберетесь, почему большие языковые модели становятся объектом атак, каким образом работают Prompt Injection, Jailbreak, Adversarial Attacks и другие техники обхода защитных механизмов. Изучите архитектурные особенности AI-приложений и поймете, почему классические подходы к информационной безопасности не всегда эффективны при работе с генеративным ИИ.

Практика AI Red Teaming

Освоите методологию проведения AI Red Team Assessment, научитесь выявлять уязвимости, моделировать реальные атаки и анализировать реакцию языковых моделей на различные типы вредоносных воздействий. Выполните практические задания по поиску и эксплуатации слабых мест в AI-системах в безопасной лабораторной среде.

Анализ поведения языковых моделей

Научитесь исследовать внутреннюю логику работы LLM, анализировать ответы моделей, выявлять причины возникновения уязвимостей и оценивать потенциальные последствия успешных атак. Получите навыки проведения системного анализа безопасности AI-приложений.

Построение надежной защиты AI-приложений

Изучите современные методы защиты генеративного ИИ: фильтрацию входных данных, валидацию запросов, ограничение контекста, механизмы контроля доступа, мониторинг поведения моделей, защиту RAG-систем и многоуровневые стратегии предотвращения Prompt Injection и Jailbreak-атак.

Проверка эффективности защитных механизмов

Научитесь тестировать реализованные средства защиты в условиях, максимально приближенных к реальным атакам. Освоите построение повторяемых процессов оценки безопасности AI-систем и научитесь выявлять потенциальные проблемы еще до вывода продукта в промышленную эксплуатацию.

Практические проекты

В рамках курса вы выполните комплекс практических проектов по аудиту безопасности AI-приложений, проведете полный цикл AI Red Team Assessment, устраните обнаруженные уязвимости и оцените эффективность внедренных мер защиты. Полученные навыки помогут применять лучшие практики AI Security при разработке и эксплуатации современных интеллектуальных систем.

Результаты обучения

После завершения курса вы сможете:

• понимать современные угрозы безопасности генеративного ИИ;
• проводить AI Red Team Assessment для LLM и AI-приложений;
• выявлять Prompt Injection, Jailbreak и другие типы атак;
• анализировать архитектуру AI-систем с точки зрения безопасности;
• разрабатывать и внедрять эффективные механизмы защиты;
• проводить тестирование безопасности AI-приложений перед вводом в эксплуатацию;
• применять лучшие мировые практики AI Security при разработке и сопровождении интеллектуальных систем.

По окончании курса вы будете обладать практическими навыками поиска, эксплуатации и устранения уязвимостей в современных AI-системах, что позволит создавать более надежные, безопасные и устойчивые к атакам решения на базе искусственного интеллекта.