Complete Guide to LLM Security Testing
Why take this course?
ЁЯМЯ рдХрд╛рд░реНрдпрдХреНрд░рд┐рдд рд╡рд┐рд╢реЗрд╖рддрд╛: LLM (Large Language Model) рдФрд░ рдЙрд╕рдХреА рд╕реБрд░рдХреНрд╖рд╛ [рд╣рд┐рдВрджреА] ЁЯМЯ
рдкреВрд░реНрдг рдЪрд┐рддреНрд░рдирд┐рд░реНрдзрд╛рд░рд┐рдд: LLM рдкреЗрдВрдЯреЗрд╕реНрдЯ: рдЬрд╛рдиреЛ AI рдореЙрдбрд▓ove-рд╕реБрд░рдХреНрд╖рд╛ рдкрд░реАрдХреНрд╖рдг рдХрд╛ рдкреВрд░реНрдг рдЕрдзреНрдпрдпрди
рдЕрднрд┐рдЧреНрд░рд╣: ЁЯТб “LLM Pentesting: Mastering Security Testing for AI Models” – рдпрд╣ рд╕рдЪреАрд╡реЗрд╢рдХрдд Mazrooi Kanoongo, Armaan Sidana рджреНрд╡рд╛╪▒рд╛ рдкреНрд░рджрд░реНрд╢рд┐рдд рдЖрдЦрд░реА рддрд░рд╣ рд╕реБрд░рдХреНрд╖рд┐рдд рдЯреЗрд╕реНрдЯ рдХреНрд▓реМрдЬрд╛ рдЪрдп┘Ж рдХрд░рдиреЗ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рддрдо рд╕рдореВрд╣реЛрдВ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдкрд░рд┐рдХрд▓рдкрд┐рдд рд╣реИред
рд╡рд┐рдкрдгрди:
LLM рдкрд░реАрдХреНрд╖рдг: AI рдореЙрдбрд▓реЛрдВ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рд╕реБрд░рдХреНрд╖рд╛ рдЯреЗрд╕реНрдЯрд┐рдВрдЧ рдорд╛рдлрд╝ рдХрд░реЗрдВ рдпрд╛рддрд╛рдпрд╛рдд. ЁЯзатЬи рдЖрдк AI рд╕реАредрдЯрд░ рдХреЗ рд╡реГрджрдзрдиреЛрдВ рдХреЛ рд╕рдВрдмрдВрдзрд┐рдд с╗зрдЬреЗрджреНрджрд╛рд░, рдб█МрдЯрд╛, рдореЙрдбрд▓, рдЧреНрд░рд╛рд╣рдХ рдпрд╛ рдПрдЯрд┐рдХреИрд▓ рднреВрдорд┐рдХрд╛рдПрдБ рдкрд╣рдЪрд╛рдирдХрд░ рд╡реБрд▓реНрдВреЗрд╡рд░рдмрд▓ рдХреЗ рд╕рд┐рджреНрдзрд╛рдиреНрддреЛрдВ рдХреЛ рд╣реА рд╕рдВрднрд╛рд▓ рд╕рдХрддреЗ рд╣реИрдВред рдпрд╣ рдЖрд░рдорд╛рди рд╕рдмрд╕реЗ рдирдП-рд╕рдмрд╕реЗ рд╢реБрд░╧ЕрдкреЛрд╖рд╛рдХ рдФрд░ рдЕрдиреНрдп рд░рд┐рдкреЛрд░реНрдЯреЛрдВ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рднрд░рдкреВрд░ рдбрд┐рдЬрд╝рд╛рдЗрди рд╕рд┐рдлрд╛рд░рдпреЛрдЧ рдЖрд╡рд╢реНрдпрдХрддрд╛ рд╕рд╣реА рдмрд┐рдВрджреБ рдХрд╛ рдкрд╛рда рдХрд░рдиреЗ рдЪрд╛рд╣реЗред
рд╕реАрдорд╛ рдЕрднрд┐рдЬреНрдЮрд╛:
- рдоainedefinitions of LLMs: рдпрд╣ рдмрддрд╛рддрд╛ рд╣реИ рдХрд┐ рднрд╛рд░рддреАрдп рд▓реИрдВрдЧрд╡рд┐рджреНрдпрд╢рд╛рд▓рд╛рд╜рд╕ (LLMs) рдХс╗│рд╛ рд╣реЛрддреЗ рд╣реИрдВ, рдЙрдирдХреА рдПрдХреНрдорд┐рдХ рдЦрдВрдбреЛрдВ рдХреИ╤Б╨░ рдХрд╛рд░рдЬрд╡реА рдХрд░рддреЗ рд╣реИрдВ рдФрд░ рдХрд┐рд╕ рдкрдХреНрд╖ рдХреЗ рджреВрд░ рд╢реМрдЪрд┐рдд рд╕реБрдЧgged рд╕реНрдлрд╛рдЯ predictions рдХрд░рдиреЗ рдХрд╛ рдЙрдкрдпреЛрдЧ рдХрд░рддреЗ рд╣реИрдВ.
- LLM рд╕реБрд░рдХреНрд╖рд╛ рдЪреБрд▓р╕ерд╛рдЧ: рдЗрд╕ рдЕрдзреНрдпрд╛рдп рдореЗрдВ, рдЖрдк рдбреЗрдЯрд╛, рдореЙрдбрд▓ рдФрд░ рдЗрдиFRASTRUCTURE рдХреА рд╕реБрд░рдХреНрд╖рд╛ рднреЛOT рдХреИрдж рдФрд░ рд╡рд┐рдХрд▓реНрдкреНрдп рдЬрд╛рдВрдЪрд╛рддреЗ рд╣реА рд╕рдмрд╕реЗ рд╣рдореЗрдВ рд╕рдВрднрд╛рд▓рдиреА рдЪрд╛рд╣рд┐рдПред
- HHLLM Hacking Techniques: LLM OWASP Top 10 рдХреЗ рдЖрдзрд╛рд░ рдкрд░ рдЕрдкрдиee рд╣реИрдХрд┐рдВрдЧ рдЯреИрдХреНрдирд┐рдХреЛрдВ рдХрд╛ рдкрд░реАрдХреНрд╖рдг – рдЗрд╕рдореЗрдВ include prompt injection attacks, API vulnerabilities, excessive agency exploitation, рдФрд░ output handling.
- Defensive Strategies: input sanitization, implementing model guardrails, filtering, рдФрд░ adversarial training; рдпрд╣ рдЖрдЗрдкрддреНрдерд┐рдХ рдЙрдкрдХрд░рд╛рдБ рдХреЛ рд╕реБрд░рдХреНрд╖рд┐рдд рдХрд░рдиреЗ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рд╕реВрдЪреАрдд рдХрд░рддрд╛ рд╣реИред
рдХреНрд░рдорд╢реЙрдзрди рднрд┐рдВреНрдмрджреА:
- Introduction – рдкреВрд░рд╡ рдПрдХреНрд╖рдг: рдпрд╣ рд╕рдбрд╕реНрд╡рд░ рдЪрд┐рддреНрд░рдирд┐рд░реНрдзрд╛рд░ (2+ рдЦреАрдмреМ рдЕрдорд╛рдХ рдЪрд╛рд╢) рдХреЛ рдкреНрд░рджрд░реНрд╢рд┐рдд рдХрд░реЗрдЧрд╛ рдПрд╡рдВ рдЖрдЧреЗ рдирдИ рд╕рдлрд╛рд░ рдЬреИрдВрдбреА рдХреЗ рд░реВрдк рдореЗрдВ рдЗрди рдирд┐рд░реНрдзрд╛рд░рд┐рдд рдШреЛрд╖рдгрд╛рдУрдВ рдХреА рд░реБрдкрдорд╛рдВрдж рдХрд░реЗрдЧрд╛ред
- All About LLMs – рдпрд╣ рдпрд╣ рдЦреЗрдж рд░рдЦреЗрдЧрд╛: рдмрд╕рд┐рдХ рд╕реНрдерд▓рдиреБрд╕рд╛рд░реЛрдВ, рдбреЗрдЯрд╛ рдФрд░ рдореЙрдбрд▓ рдХреА рд╕реБрд░рдХреНрд╖рд╛ рднреВрдд рдХреИрдж рдФрд░ рдЖрдгрд╡ рдкреНрд░рд╢реНрдгреЛрдВ рдХрд╛ рд╕рдордзрд╛рдиред
- LLM рд╕реБрд░рдХреНрд╖рд╛ рдЪреБрд▓рд▓рд╛рдЧ: рдИрдорд╛рди, рдЕрдкреАрдпрдж, рддрдХрдиреАрдпреЛрдВ рдФрд░ AI рдЙрдкрдХрд░рд╛рдБ рдХреЗ рдЖрдзрд╛рд░ рдкрд░ рдЗрд╕рд╛рдзрд┐рдХрд╛рд░рд┐рдХ рдЬрд╛рдВрдЪ рдХрд░рдиреЗ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рд╡рд┐рд╢реЗрд╖рддрд╛ рд░рдЦреЗрдЧрд╛ред
- HHLLM Hacking Techniques – рдпрд╣ Section рднреВрдорд┐рдХрд╛ рд╕рдорд╛рдкреНрдд рдФрд░ рдкреВрд░реНрд╡ рд╖рдбреНрджрд┐рд╢рд╛рд▓реА рд╡рд╕реНрддреБрдзрд┐рдпреЛрдВ рдХреЛ рдЕрджреНрднреВрддрддрд╛ рд╕реЗ рдмрдирд╛рдПрдЧрд╛, рдЬреИрд╕реЗ рдЙрдкрдпреЛрдЧ рдореЗрдВ rasponse manipulation.
- Defensive Strategies – рдЗрд╕ рдЕрдзреНрдпрд╛рдп рдореЗрдВ, рдХрд┐рд╕реА рднреА рд╣реИрдХрд┐рдВрдЧ рдФрд░ рдЖрдЪрд░реЛрдВ рдХреЛ рд╡рд┐рдХрд▓реНрдк рдХрд░рдиреЗ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдЙрдкрдпреБрдХреНрдд рдЖрдЗрдкрддреНрдерд┐рдХ рдЙрдкрдХрд░рд╛рдБ рдХреЛ рдирд┐рдХрд▓рдиреЗ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рд╕рдВрджрд┐рдЦрдг рджреЗрдЧрд╛ред
рд╢реАрдШреНрд░ Introduction рд╢рдмреНрджреЛрдВ рдХрд╛ рд╡рд░реНрдгрдиреАрдд рдХрд░рддрд╛ рд╣реИ, рдЬрд┐╪│рдореЗрдВ рд╕реЗ рдкрд╣рд▓реЗ рдирд┐рдореНрдирд▓рд┐рдЦрд┐рдд рдЕрдзреНрдпрд╛рдпреЛрдВ рдХрд╛ рдкрдврд╝рдиреЗ рдХреА рдиреАрддрд┐ рд╡рд╛рд▓реА рдПрдХ рд╕рд┐рдлрд╛рд░ рдЪрд░рд┐рддреНрд░ рдЙрдбрд╝рддреА рд╣реИред рдЗрд╕рд▓рд┐рдП, рдпрд╣ IEEE Spectrum’s “Bridging the Gap: Deep Learning Meets Formal Methods” рдХреЗ рдЕрдзреНрдпрдпрди рдХреЛ рдкрдардиреЗ рдХрд╛ рдЖрд╢реНрд╡рд╛рд╕ рдХрд░рддрд╛ рд╣реИред рдЗрд╕ рд╢рд╛рдмрдХ рдХреЗ рджреМрд░рд╛рди, рдЖрдк рдкрд╛рдкреАрдпрд╛ рд╢рд┐рдЦрд░реАрдп ASIC рдЪрд┐рдкрд╕реЗ рдЕрдзреНрдпреЛрдЧреА рдЪрд┐рдкреНрд╕ рддрдХ рд╕реБрдкрд░рджреГрд╖реНрдЯ рд▓реИрдВрдЧрд╡рд┐рджреНрдпрд╡рд┐рднрд╛рдЧреЛрдВ рдХреА рдЬрдЧрд╣ рдХреА рднреМрдЦрдмрд╛рд░ рдЬрд╛рдирдХрд╛рд░реА рд╕реЗ рд╣рд▓ рдХрд░ рд╕рдХрддреЗ рд╣реИрдВред
- LLM (Large Language Model) aur Uska Suraksha course ek gehra aur vishleshnatmak adhyayan prastut karta hai jo yeh samjhata hai ki kaise Large Language Models (LLMs) samay ke saath adhik shaktishali aur sarvasulabh ho gaye hain, lekin iske saath hi unke sambandhit suraksha jokhim bhi badh gaye hain.
- Yah course samany LLM upyog ke peeche ke buniyadi siddhanton ko chinhit karta hai, jisse aap yeh samajh sakein ki ye prateek aadhunik AI ki buniyad kaise rakhte hain.
- Aap LLMs ke vikas mein shamil mahatvapurna chunautiyon aur unhe safal banane ke liye kiye gaye prayason ko samjhenge.
- Iske alawa, course LLM mein samahit bhinn prakar ke suraksha khatron par prakash dalta hai, jaise ki data leakage, bias amplification, aur adversarial attacks jinse yeh prabhavit ho sakte hain.
- Aap LLMs dwara utpann kiye gaye sankatmak parinam, jaise ki galat jankari failana ya hanikarak samagri banana, inke bare mein bhi gyan prapt karenge.
- Course mein LLMs ke liye suraksha pramanikaran aur surakshit vikas prakriyaon par bhi dhyan kendrit kiya jayega.
- Aap LLM suraksha mein istemal kiye jaane wale vibhinn samikshan takneekon aur niyantran upayon se parichit honge.
- Iske alawa, yah LLMs dwara utpann hone wale sambhavit naitik aur samajik prabhavon ko bhi samjhata hai.
- Yah LLM suraksha ke bhvishya aur iskshetra mein aane wale navin tam avasaron par bhi charcha karega.
- Course ke Laabh (PROS):
- Visheshagyata Prapti: LLM suraksha ke kshetr mein maharat hasil karen.
- Career Vriddhi: AI suraksha mein maujood avasaron ka labh uthaen.
- Bhavishya-ki Taiyari: AI ke badhte paridrishya mein khud ko susajjit karen.
- Dampatti Suraksha: apne pratishthano aur data ko LLM-sambandhit jokhimon se bachayein.
- Course ki Kami (CONS):
- Adhik Gyan Ki Aavashyakta: Is course ka pura fayda uthane ke liye computer science aur AI ke prarambhik gyan ki avashyakta ho sakti hai.