Defending LLM - Prompt Injection
LiveOverflow. Проходит реальный плейбук эшелонированной защиты — taint-анализ вывода LLM, ограничение ожидаемой формы вывода, изоляция пользователей, few-shot каркасы, fine-tuning, температура 0 для детерминизма, избыточность на критических путях. Совпадает с разделом про защитный стек в статье почти пункт в пункт.
Заметка AI Expert
Относитесь к этому как к материалу о безопасности и управлении, а не как к готовому плану внедрения. Перед использованием реальных данных проверьте права доступа, логирование, хранение и проверку человеком.
Что вынести из этого видео
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
56 минBuild Hour: Prompt Caching
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
32 минFast LLM Serving with vLLM and PagedAttention
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
42 минVertical AI Agents Could Be 10X Bigger Than SaaS
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальшеПохожие видео
Углубиться
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
EIPA — European Institute of Public AdministrationAI & EU Law: Definition and Developments
Короткое и надёжное введение в то, что на практике означает EU AI Act. EIPA обучает европейский публичный сектор, поэтому это хороший первый источник для понимания уровней риска, ролей и ответственности.
Coursera · University of MichiganGenerative AI: Governance, Policy, and Emerging Regulation
Немногие курсы дают обзор регуляторного ландшафта США, ЕС и G7 в одном месте. Подходит продуктовым руководителям и специалистам по комплаенсу, которые выводят ИИ-решения на несколько рынков и не хотят унаследовать скрытые правовые риски.
Все курсы в категории «Безопасность ИИ и приватность данных»