v2026 LLM 應用 OWASP 前十大

LLM 安全實踐

從這 9 小時的課程，你會學到

了解 OWASP LLM Top 10 (2025) 定義的 LLM 應用中的十大安全風險。
識別實際應用中的漏洞，例如提示注入、模型投毒和敏感資料洩露，以及它們在生產系統中的表現形式。
學習實用的系統級防禦策略，以保護 LLM 應用免受濫用、過度使用和定向攻擊。
掌握新興威脅的實務經驗，例如基於代理人的濫用、向量資料庫洩漏和嵌入反轉。
探索安全提示設計、輸出過濾、插件沙箱和速率限制的最佳實踐。
掌握與人工智慧相關的法規、合規性挑戰和即將推出的安全框架的最新動態。
培養安全 LLM 架構師的思維模式－將威脅建模、安全設計和主動監控結合。

要求

無需深厚的安全背景——只需對 LLM 應用程式的工作原理有基本的了解即可。
非常適合使用或整合大型語言模型的開發者、架構師、產品經理和 AI 工程師。
了解一些提示、API 或 GPT、LangChain 或向量資料庫等工具會有所幫助——但並非強制性要求。
你真正需要的只是對 LLM 風險的好奇心以及建立安全 AI 系統的渴望。
能夠熟練閱讀或撰寫基本的提示範例，或擁有使用 ChatGPT、Claude 或類似工具的 LLM 經驗。
大致了解軟體應用程式如何與 API 或使用者輸入交互，將有助於你更容易理解相關概念。

課程說明

風險的新語言

軟體世界已經發生了翻天覆地的變化。我們已從僵化的程式碼世界邁向了流暢的語言世界。大型語言模型（LLM），例如 GPT-4、Claude 和 Mistral，正在革新應用程式架構，同時也引入了風險的陰影維度 – 傳統防火牆和掃描器根本無法發現的漏洞。

在這種新現實中，「漏洞利用」不再是惡意腳本，而是精心建構的句子。「注入」不再需要資料庫漏洞，只需要一份有隱藏意圖的文件。本課程將指導您如何應對 2026 年 OWASP Top 10 大型語言模型應用程式安全漏洞，這是生成式人工智慧時代的權威安全框架。

解碼人工智慧的故障模式

這並非枯燥的理論威脅列表，而是對現代人工智慧系統實際故障方式的實用且敘事性的剖析。我們拋開炒作，深入探討目前正在重塑威脅情勢的高影響漏洞：

提示注入（新型 SQL 注入）：您將親眼目睹攻擊者如何利用隱藏在第三方資料中的「越獄」和「間接注入」來劫持模型行為。
訓練資料投毒：了解攻擊者如何入侵微調管道或向量存儲，從而在您的模型中植入秘密後門。
敏感資訊外洩：我們將探討模型如何透過預測「洩漏」資料－並非由於漏洞，而是由於其訓練方式。
不安全的輸出處理：了解當模型被誘騙執行惡意程式碼或代表攻擊者呼叫敏感 API 時會發生什麼。
模型拒絕服務攻擊：了解「大量提示」如何耗盡您的令牌預算或導致推理基礎設施崩潰。

建構人工智慧堡壘

了解攻擊手段只是成功的一半。本課程專注於防禦架構，為您提供建構「安全設計」人工智慧系統的藍圖。

您將掌握「專業級」防禦體系：

防護層：實現超越簡單黑名單的強大輸入/輸出過濾機制。
RAG 安全性（檢索增強生成）：保護「搜尋與檢索」循環，防止資料外洩與「幻覺驅動」攻擊。
代理治理：設計擁有嚴格「最小權限」存取控制權的自主代理，以存取您的工具和 API。
模型溯源：確保您供應鏈的完整性，從 Hugging Face 模型權重到專有的微調資料集。

實踐驅動、故事驅動的精通

本課程的每個模組都基於真實的「案例式」案例研究。您不僅會學習漏洞，還會深入了解攻擊的來龍去脈 – 理解攻擊者的決策點、架構師的錯誤假設，以及能夠阻止攻擊的特定控制措施。

無論您是使用 OpenAI 的 API、Anthropic 的 Claude 進行構建，還是在公司內部部署專有模型，本課程都能幫助您掌握人工智慧安全專家的思維模式。

學習成果

完成本課程後，您將不再將 OWASP Top 10 視為合規障礙，而是將其視為現代攻擊面的戰術地圖 – 您將掌握設計、部署和防禦未來智慧系統的專業技能。

安全邊界已轉移到即時回應。您準備好防禦了嗎？

目標受眾

人工智慧開發人員和工程師，負責建構或將大型語言模型 (LLM) 整合到實際應用中。
安全專業人員，希望了解傳統威脅模型如何在人工智慧環境下演變。
產品經理、架構師和技術主管，希望就安全部署 LLM 做出明智的決策。
新創公司創辦人及首席技術官，致力於開發人工智慧驅動型產品，需要在規模化前預先防範風險。
任何對大型語言模型背後的漏洞以及如何建立能夠抵禦真實威脅的系統感興趣的人士。
使用 GPT、Claude 或開源 LLM 的人工智慧/機器學習開發人員，希望了解並預防應用程式中的安全風險。
需要擴展其威脅模型以涵蓋提示注入、模型濫用和人工智慧供應鏈風險的安全工程師和應用安全團隊。
負責監督整合 LLM 產品（包括聊天機器人、副駕駛、代理和基於檢索的系統）的產品經理和技術主管。
希望從零開始建立預設安全的 LLM 管道的軟體架構師和解決方案設計師。
負責在雲端平台上部署、監控和安全性推出人工智慧功能的 DevOps 和 MLOps 專業人員。
希望在擴展其 LLM 產品時避免高成本錯誤的 AI 新創公司創辦人、技術長和工程經理。
有興趣探索生成式 AI 工具引入的新攻擊面的安全研究人員和紅隊成員。
試圖了解 LLM 行為與法律和合規義務交叉點的監管、隱私或風險團隊。
希望深入了解 OWASP Top 10 中關於 LLM 的實用知識（而不僅僅是標題）的教育工作者、分析師和高級學習者。
任何負責設計、部署或防禦 LLM 系統的人員—無論您是否親自編寫程式碼。

講師簡介

Cyberdefense Learning Udemy 的講師

CyberDefenseLearning 是網路安全教育、生成式人工智慧培訓和雲端運算專業知識的領先供應商，致力於為學習者和組織提供在數位時代蓬勃發展所需的技能。憑藉 20 多年的行業經驗，CyberDefenseLearning 專注於提供全面的實踐課程，旨在應對網路安全、雲端技術和新興人工智慧創新領域的實際挑戰。

我們的專業知識包括：

網路安全培訓：利用網路安全、道德駭客攻擊和事件回應的實務技能，建構彈性防禦體系。

雲端運算精通：幫助學習者設計、部署和管理跨領先平台的安全雲端解決方案。

生成式人工智慧教育：透過量身訂製、以應用為中心的培訓，釋放人工智慧的潛力，推動創新。

在 CyberDefenseLearning，我們致力於透過互動式學習、案例研究和行業最佳實踐，培養對技術的深刻理解。加入我們，在不斷發展的數位領域保持領先地位。