學習 LLMs 的滲透測試
從這 3 小時的課程，你會學到
- 獲得生成式 AI 技術及其應用的基礎知識。
- 了解大型語言模型 (LLM) 滲透測試的核心概念和方法。
- 學習針對生成式 AI 系統進行滲透測試的逐步流程。
- 學習 MITRE ATT&CK 框架及其在紅隊演練中的應用。
- 探索用於評估人工智慧和機器學習安全性的 MITRE ATLAS 框架。
- 回顧 OWASP 發現的大型語言模型十大漏洞。
- 了解針對生成式 AI 系統的常見攻擊及其防禦方法。
- 深入研究利用大型語言模型( LLM )漏洞的實際案例研究。
要求
- 具備基礎 IT 知識
- 樂於學習新知識！
課程說明
LLMs 的滲透測試是一門結構嚴謹的 Udemy 課程，面向希望掌握 LLM 滲透測試（用於網路安全）的 IT 專業人士。本課程將有系統地引導您完成從基礎到進階的概念，並結合應用案例研究。
您將深入了解有效進行 LLM 滲透測試所需的原則和實踐。本課程將理論知識與實務見解結合，確保您獲得全面的學習體驗。課程結束後，您將掌握在企業中實施和進行 LLM 滲透測試的技能。
主要獲益：
- 基礎 – 生成式 AI: 獲得對生成式 AI 的基礎了解，包括其工作原理、應用及其安全影響。
- 滲透測試: 了解滲透測試的基礎知識，包括評估安全漏洞的方法、工具和技術。
- GenAI 的滲透測試過程: 探索生成式 AI 模型滲透測試的結構化方法，重點在於識別弱點和潛在漏洞。
- MITRE ATT&CK: 了解 MITRE ATT&CK 框架以及它如何繪製網路攻擊中使用的對抗策略和技術。
- MITRE ATLAS: 了解 MITRE ATLAS，這是一個專門用於 AI 系統安全的框架，詳細介紹了 AI 應用程式中已知的威脅和漏洞。
- GenAI的攻擊與對策 : 發現生成式 AI 系統的常見攻擊媒介以及減輕這些風險的防禦策略。
- 案例研究: 利用一 LLM: 分析真實案例研究，展示對手如何利用大型語言模型 (LLM) 並探索防禦措施。
目標受眾
- SOC 分析師
- 安全工程師
- 安全顧問
- 安全架構師
- CISO
- 紅隊
- 藍隊
- 網路安全專業人士
- 道德駭客
- 滲透測試員
- 事件處理程序師
- IT 架構師
- 雲端架構師
講師簡介
Christopher Nett 全球 50.000+ 參與 ｜網路安全| Azure | DevOps | AI
大家好！
我是 Christopher，Udemy 講師，同時也是微軟的安全架構師。
我專注於以精益易懂的方式教授複雜的技術。我的核心關注領域是：網路安全、Azure、DevOps 和 AI。
憑藉著十多年的 IT 產業經驗，包括在微軟、IBM 和拜耳等全球頂尖公司任職，我將實際的專業知識融入我教授的每一門課程中。
字幕：英文
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