Irinka
"PREMIUM"
Автор: Udemy, Bayt Al Hikmah
Название: LLM и API Security: буткемп по тестированию безопасности AI (2026)
Описание:
LLM & API Security: AI Penetration Testing Bootcamp
Язык: Английский
От новичка в промпт-инжектинге до инженера по безопасности ИИ: создайте, протестируйте и защитите 100 реальных лабораторий по работе с большими языковыми моделями.
О курсе
Практический
Обучение построено вокруг 100 последовательных лабораторных работ, в которых участник самостоятельно создаёт локальную инфраструктуру для тестирования LLM-приложений, исследует её уязвимости, внедряет защитные механизмы и проверяет их эффективность.
Курс охватывает не только Prompt Injection, но и безопасность API, RAG, векторных баз данных, AI-агентов, MCP, цепочки поставок, CI/CD, Kubernetes, мониторинг, реагирование на инциденты и AI Red Teaming.
Практика выполняется в локальной, специально созданной и намеренно уязвимой среде.
Чему вы научитесь
Создайте и разверните с нуля полный набор средств защиты приложений LLM с помощью FastAPI, Docker и макета шлюза LLM.
Составьте карту поверхностей атак LLM, границ доверия и 10 основных рисков OWASP LLM, используя модели угроз, согласованные с MITRE ATLAS.
Предотвращайте прямой и косвенный подпрос, утечку системных подсказок и небезопасный рендеринг выходных данных.
Внедряйте аутентификацию API, проверку JWT, изоляцию клиентов и ограничение скорости, чтобы предотвратить злоупотребления большими языковыми моделями.
Создайте и защитите конвейер RAG: прием данных, встраивание, векторные хранилища, фильтрацию метаданных и защиту от «отравления» при извлечении данных.
Разработайте агентские системы с минимальными привилегиями, с фильтрами утверждений, «песочницей» и проверками безопасности с использованием протокола Model Context.
Автоматизируйте «красную» работу с искусственным интеллектом с помощью garak, PyRIT и пользовательских средств фаззинга, интегрированных в CI-совместимые системы безопасности.
Защитите цепочку поставок программного обеспечения с помощью сканирования Trivy, SBOM от Syft, проверок Grype и планов подписи образов от Cosign.
Разверните защищенные рабочие нагрузки в Kubernetes с помощью kind, политик допуска и идентификации рабочих нагрузок SPIFFE/SPIRE.
Обеспечьте наблюдаемость, реагирование на инциденты и контроль нецелевого использования средств, а затем внедрите независимую систему, готовую к аудиту.
Материалы курса
12 разделов • 112 лекций • Общая продолжительность 26 ч 56 мин
Вступление
Модуль 1: Foundations, Local Environment Setup, and Initial Success
Модуль 2: LLM Attack Surface and Threat Modeling
Модуль 3: Оперативный ввод, обработка выходных данных и предоставление доступа к данным
Модуль 4: Безопасность API, идентификация и авторизация для приложений LLM
Модуль 5: RAG, встраивания, векторные хранилища и управление данными
Модуль 6: Агентские системы, инструменты, MCP и избыточное агентство
Модуль 7: Автоматизированное объединение в группы, фаззинг и конвейеры оценки Red Teaming
Модуль 8: Безопасность платформы, цепочка поставок и CI/CD
Модуль 9: Наблюдаемость, реагирование на инциденты, надежность и контроль затрат
Модуль 10: Sovereign Deployment, Decentralized Research, and Capstone
Вывод
Требования
Базовые навыки работы с командной строкой
Умение запускать команды и перемещаться между каталогами
Базовое знание Python: переменные, функции и простые скрипты
Предварительный опыт работы с FastAPI не требуется
Предварительный опыт API Security не требуется
Сертификация по информационной безопасности не требуется
Компьютер с macOS, Linux либо Windows с WSL2
Не менее 8 ГБ оперативной памяти
Для модулей Kubernetes и Vector Store рекомендуется 16 ГБ оперативной памяти
Не менее 15 ГБ свободного места на диске
Docker Desktop либо Docker Engine
Git
Python версии 3.11 или новее
Облачная учётная запись и платные API-ключи не требуются.
Все лабораторные работы выполняются локально на специально созданной тестовой системе.
Для кого предназначен курс
Специалисты Application Security
Пентестеры
Специалисты по тестированию веб-приложений и REST API, желающие перейти к AI Security
Backend-разработчики
Platform Engineers
Разработчики LLM-приложений
Разработчики чат-ботов и AI Copilot
Разработчики агентных AI-систем
Специалисты AI Red Team
AI Security Engineers
Platform Security Engineers
Специалисты по информационной безопасности, желающие получить практический опыт LLM Security
Студенты и специалисты, планирующие карьеру в AI Security
Особенности
Курс не ограничивается демонстрацией отдельных Jailbreak или Prompt Injection.
Основная задача — научить комплексно исследовать архитектуру LLM-приложения:
API Gateway
слой аутентификации и авторизации
RAG
Vector Store
AI Tools
Agentic Workflows
MCP
контейнерную инфраструктуру
CI/CD
Kubernetes
аудит и журналирование
реагирование на инциденты
К концу обучения студент должен уметь не только находить уязвимости, но и исправлять их, создавать автоматизированные проверки и подтверждать эффективность реализованных мер защиты.
Скачать:
Название: LLM и API Security: буткемп по тестированию безопасности AI (2026)
Описание:
LLM & API Security: AI Penetration Testing Bootcamp
Язык: Английский
От новичка в промпт-инжектинге до инженера по безопасности ИИ: создайте, протестируйте и защитите 100 реальных лабораторий по работе с большими языковыми моделями.
О курсе
Практический
Вам необходимо зрегистрироваться для просмотра ссылок
по комплексной безопасности приложений на базе больших языковых моделей и AI-систем.Обучение построено вокруг 100 последовательных лабораторных работ, в которых участник самостоятельно создаёт локальную инфраструктуру для тестирования LLM-приложений, исследует её уязвимости, внедряет защитные механизмы и проверяет их эффективность.
Курс охватывает не только Prompt Injection, но и безопасность API, RAG, векторных баз данных, AI-агентов, MCP, цепочки поставок, CI/CD, Kubernetes, мониторинг, реагирование на инциденты и AI Red Teaming.
Практика выполняется в локальной, специально созданной и намеренно уязвимой среде.
Чему вы научитесь
Создайте и разверните с нуля полный набор средств защиты приложений LLM с помощью FastAPI, Docker и макета шлюза LLM.
Составьте карту поверхностей атак LLM, границ доверия и 10 основных рисков OWASP LLM, используя модели угроз, согласованные с MITRE ATLAS.
Предотвращайте прямой и косвенный подпрос, утечку системных подсказок и небезопасный рендеринг выходных данных.
Внедряйте аутентификацию API, проверку JWT, изоляцию клиентов и ограничение скорости, чтобы предотвратить злоупотребления большими языковыми моделями.
Создайте и защитите конвейер RAG: прием данных, встраивание, векторные хранилища, фильтрацию метаданных и защиту от «отравления» при извлечении данных.
Разработайте агентские системы с минимальными привилегиями, с фильтрами утверждений, «песочницей» и проверками безопасности с использованием протокола Model Context.
Автоматизируйте «красную» работу с искусственным интеллектом с помощью garak, PyRIT и пользовательских средств фаззинга, интегрированных в CI-совместимые системы безопасности.
Защитите цепочку поставок программного обеспечения с помощью сканирования Trivy, SBOM от Syft, проверок Grype и планов подписи образов от Cosign.
Разверните защищенные рабочие нагрузки в Kubernetes с помощью kind, политик допуска и идентификации рабочих нагрузок SPIFFE/SPIRE.
Обеспечьте наблюдаемость, реагирование на инциденты и контроль нецелевого использования средств, а затем внедрите независимую систему, готовую к аудиту.
Материалы курса
12 разделов • 112 лекций • Общая продолжительность 26 ч 56 мин
Вступление
Модуль 1: Foundations, Local Environment Setup, and Initial Success
Модуль 2: LLM Attack Surface and Threat Modeling
Модуль 3: Оперативный ввод, обработка выходных данных и предоставление доступа к данным
Модуль 4: Безопасность API, идентификация и авторизация для приложений LLM
Модуль 5: RAG, встраивания, векторные хранилища и управление данными
Модуль 6: Агентские системы, инструменты, MCP и избыточное агентство
Модуль 7: Автоматизированное объединение в группы, фаззинг и конвейеры оценки Red Teaming
Модуль 8: Безопасность платформы, цепочка поставок и CI/CD
Модуль 9: Наблюдаемость, реагирование на инциденты, надежность и контроль затрат
Модуль 10: Sovereign Deployment, Decentralized Research, and Capstone
Вывод
Требования
Базовые навыки работы с командной строкой
Умение запускать команды и перемещаться между каталогами
Базовое знание Python: переменные, функции и простые скрипты
Предварительный опыт работы с FastAPI не требуется
Предварительный опыт API Security не требуется
Сертификация по информационной безопасности не требуется
Компьютер с macOS, Linux либо Windows с WSL2
Не менее 8 ГБ оперативной памяти
Для модулей Kubernetes и Vector Store рекомендуется 16 ГБ оперативной памяти
Не менее 15 ГБ свободного места на диске
Docker Desktop либо Docker Engine
Git
Python версии 3.11 или новее
Облачная учётная запись и платные API-ключи не требуются.
Все лабораторные работы выполняются локально на специально созданной тестовой системе.
Для кого предназначен курс
Специалисты Application Security
Пентестеры
Специалисты по тестированию веб-приложений и REST API, желающие перейти к AI Security
Backend-разработчики
Platform Engineers
Разработчики LLM-приложений
Разработчики чат-ботов и AI Copilot
Разработчики агентных AI-систем
Специалисты AI Red Team
AI Security Engineers
Platform Security Engineers
Специалисты по информационной безопасности, желающие получить практический опыт LLM Security
Студенты и специалисты, планирующие карьеру в AI Security
Особенности
Вам необходимо зрегистрироваться для просмотра ссылок
Курс не ограничивается демонстрацией отдельных Jailbreak или Prompt Injection.
Основная задача — научить комплексно исследовать архитектуру LLM-приложения:
API Gateway
слой аутентификации и авторизации
RAG
Vector Store
AI Tools
Agentic Workflows
MCP
контейнерную инфраструктуру
CI/CD
Kubernetes
аудит и журналирование
реагирование на инциденты
К концу обучения студент должен уметь не только находить уязвимости, но и исправлять их, создавать автоматизированные проверки и подтверждать эффективность реализованных мер защиты.
Скачать:
