Δημιουργία Ασφαλών και Υπεύθυνων Εφαρμογών LLM Κομμάτι εκπαίδευσης

Επισκόπηση της Αρχιτεκτονικής LLM και της Επιφάνειας Επίθεσης

• Πώς δημιουργούνται, αναπτύσσονται και προσπελάζονται τα LLM μέσω API
• Βασικά στοιχεία στις στοίβες εφαρμογών LLM (π.χ. prompts, πράκτορες, μνήμη, API)
• Πού και πώς προκύπτουν ζητήματα ασφαλείας σε πραγματική χρήση

Επιθέσεις Prompt Injection και Jailbreak

• Τι είναι το prompt injection και γιατί είναι επικίνδυνο
• Σενάρια άμεσου και έμμεσου prompt injection
• Τεχνικές jailbreaking για παράκαμψη φίλτρων ασφαλείας
• Στρατηγικές ανίχνευσης και μετριασμού

Κίνδυνοι Διαρροής Δεδομένων και Ιδιωτικότητας

• Ακούσια έκθεση δεδομένων μέσω απαντήσεων
• Διαρροές PII και κατάχρηση μνήμης μοντέλων
• Σχεδιασμός prompts με επίγνωση ιδιωτικότητας και retrieval-augmented generation (RAG)

Φιλτράρισμα και Θωράκιση Εξόδου LLM

• Χρήση του Guardrails AI για φιλτράρισμα περιεχομένου και επικύρωση
• Καθορισμός σχημάτων και περιορισμών εξόδου
• Παρακολούθηση και καταγραφή μη ασφαλών εξόδων

Προσεγγίσεις Human-in-the-Loop και Ροών Εργασίας

• Πού και πότε να εισαχθεί η ανθρώπινη επίβλεψη
• Ουρές έγκρισης, κατώτατα όρια βαθμολογίας, χειρισμός εφεδρικών λύσεων
• Βαθμονόμηση εμπιστοσύνης και ο ρόλος της εξηγησιμότητας

Σχεδιαστικά Πρότυπα Ασφαλών Εφαρμογών LLM

• Ελάχιστο προνόμιο και sandboxing για κλήσεις API και πράκτορες
• Περιορισμός ρυθμού, στραγγαλισμός και ανίχνευση κατάχρησης
• Ισχυρή αλυσίδωση με LangChain και απομόνωση prompts

Συμμόρφωση, Καταγραφή και Διακυβέρνηση

• Διασφάλιση της δυνατότητας ελέγχου των εξόδων LLM
• Διατήρηση ιχνηλασιμότητας και ελέγχου εκδόσεων prompts
• Ευθυγράμμιση με εσωτερικές πολιτικές ασφαλείας και κανονιστικές απαιτήσεις

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα