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Master LLM Security: Penetration Testing, Red Teaming & MITRE ATT&CK for Secure Large Language Models

Un curso diseñado para la seguridad en inteligencia artificial

Red Teaming & Penetration Testing for LLMs es un curso estructurado con precisión, dirigido a profesionales de la seguridad, desarrolladores de IA y hackers éticos que buscan proteger aplicaciones de IA generativa. Desde conceptos fundamentales sobre la seguridad de LLM hasta técnicas avanzadas de red teaming, este curso proporciona el conocimiento y habilidades prácticas necesarias para salvaguardar sistemas de LLM.

Experiencias prácticas en la seguridad de LLM

A lo largo del curso, se participará en estudios de caso prácticos y simulaciones de ataques, que incluyen demostraciones sobre:

• Inyección de prompts
• Divulgación de datos sensibles
• Manejo de alucinaciones
• Denegación de servicio del modelo
• Comportamiento inseguro de complementos

Además, se aprenderá a utilizar herramientas, procesos y marcos como MITRE ATT&CK para evaluar los riesgos de las aplicaciones de IA de manera estructurada.

Resultados del curso: habilidades y conocimientos adquiridos

Al finalizar el curso, será posible identificar y explotar vulnerabilidades en LLM, diseñar estrategias de mitigación y elaboración de informes que estén alineadas con los estándares de la industria.

Beneficios clave del curso

• LLM Security Insights:
  Comprender las vulnerabilidades de los modelos de IA generativa y aprender técnicas proactivas de prueba para identificarlas.

• Penetration Testing Essentials:
  Dominar estrategias de red teaming, las fases de explotación y el manejo post-explotación orientadas a aplicaciones basadas en LLM.

• Hands-On Demos:
  Adquirir experiencia práctica mediante simulaciones de ataques del mundo real, que incluyen salidas sesgadas, sobredependencia y fugas de información.

• Framework Mastery:
  Aprender a aplicar conceptos de MITRE ATT&CK con ejercicios prácticos que abordan amenazas específicas de LLM.

• Secure AI Development:
  Mejorar habilidades en la construcción de aplicaciones de IA generativa resilientes mediante la implementación de mecanismos de defensa como el manejo seguro de salidas y protecciones de complementos.

Metas del curso

• Comprender las vulnerabilidades únicas de los modelos de lenguaje en aplicaciones del mundo real.
• Explorar conceptos clave de pruebas de penetración y su aplicación a sistemas de IA generativa.
• Dominar el proceso de red teaming para LLM utilizando técnicas prácticas y simulaciones de ataques reales.
• Analizar por qué los indicadores tradicionales son insuficientes en la seguridad de GenAI y aprender métodos de evaluación más efectivos.
• Sumergirse en vulnerabilidades centrales como la inyección de prompts y respuestas sesgadas.
• Utilizar el marco MITRE ATT&CK para mapear tácticas adversariales dirigidas a LLM.
• Identificar y mitigar amenazas específicas del modelo como la agencia excesiva y el robo de modelos.
• Realizar y reportar hallazgos de explotación para aplicaciones basadas en LLM.

Información adicional

• Precio original: $44.99 USD
• Curso actualmente gratuito con un cupón activo
• Estudiantes inscritos: 148
• Total de lecciones: 53
• Calificación promedio: 4.2 / 5

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