LLM渗透测试：掌握AI模型的安全测试

大型语言模型（LLM）安全测试完整指南

学习内容：

* 了解大型语言模型（LLM）在现代人工智能中的定义和意义
* 掌握LLM架构及组件的核心知识
* 识别与LLM相关的安全风险
* 学习数据安全、模型安全及基础设施安全的重要性
* 全面分析LLM的OWASP Top 10漏洞
* 掌握提示注入攻击技术及其影响
* 识别并利用LLM中的API漏洞
* 理解LLM系统中“过度代理利用”问题
* 识别并解决AI模型中不安全的输出处理问题
* 实践LLM黑客攻击方法
* 参与互动练习（含随机LLM黑客游戏）
* 学习真实案例研究（LLM安全漏洞及修复方案）
* 掌握输入清理技术以防止攻击
* 实施模型护栏和过滤方法
* 学习对抗性训练实践以增强LLM的适应力
* 了解LLM未来的安全挑战及防御机制
* 掌握生产环境中维护LLM安全性的最佳实践
* 学习持续监测和评估AI模型漏洞的策略

课程内容主题：

* LLM基础：LLM的定义、架构及数据处理机制
* LLM安全挑战：数据安全、模型安全、基础设施安全及伦理问题
* LLM黑客技术：OWASP Top 10漏洞分析、API漏洞利用、提示注入攻击、输出处理漏洞
* 防御策略：输入清理、模型护栏、过滤技术、对抗性训练

课程要求：

* 具备机器学习的基础知识
* 了解网络安全原则
* 对人工智能和安全领域有浓厚兴趣
* 愿意参与实践学习
* 熟悉大型语言模型（LLM）的基本概念

课程详细描述：

* 本课程专为初学者和资深安全专业人士设计，全面覆盖LLM安全测试的核心内容
* 课程内容包括LLM基础理论、安全风险分析、实际攻击技术及防御策略
* 通过OWASP Top 10漏洞分析，学习如何识别和利用LLM中的安全漏洞
* 包含实战演示（如提示注入攻击、API漏洞利用）及互动练习（LLM黑客游戏）
* 提供真实案例研究，帮助学员理解LLM安全漏洞的实际影响及修复方案
* 教授防御技术，包括输入清理、模型护栏、过滤方法及对抗性训练
* 课程分为四个模块：课程简介、LLM基础知识、LLM黑客技术、防御策略
* 适合希望提升AI安全技能的网络安全从业者、数据科学家、渗透测试人员、IT安全分析师、软件开发人员及技术爱好者
* 学员将掌握现代AI应用中必要的安全测试技术，成为LLM安全领域的专家

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