In this course, we enter the space of Prompt Injection Attacks, a critical concern for businesses utilizing Large Language Model systems in their AI applications. By exploring practical examples and real-world implications, such as potential data breaches, system malfunctions, and compromised user interactions, you will grasp the mechanics of these attacks and their potential impact on AI systems.
Introduction to Prompt Injection Vulnerabilities
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3.8
(10 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
2 heures pour terminer
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Analyze and discuss various attack methods targeting Large Language Model (LLM) applications.
Demonstrate the ability to identify and comprehend the primary attack method, Prompt Injection, used against LLMs.
Evaluate the risks associated with Prompt Injection attacks and gain an understanding of the different attack scenarios involving LLMs.
Formulate strategies for mitigating Prompt Injection attacks, enhancing their knowledge of security measures against such threats.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Model Attack Methods
- Catégorie : OWASP Top 10 Interpretation
- Catégorie : Attack Identification and Definition
- Catégorie : Risk Classification and Mitigation
- Catégorie : Prompt Injection Mastery
Détails à connaître
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In this course, we enter the space of Prompt Injection Attacks, a critical concern for businesses utilizing Large Language Model systems in their AI applications. By exploring practical examples and real-world implications, such as potential data breaches, system malfunctions, and compromised user interactions, you will grasp the mechanics of these attacks and their potential impact on AI systems.
Inclus
17 vidéos6 lectures1 devoir
Instructeur
Offert par
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Duke University
New York University
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