Ingeniería en ciberseguridadAvanzado6 módulos~3.0 horas prácticas3 modos de aprendizaje
Seguridad de AI, LLM y agentes
Restringí la inyección de prompt, la recuperación no confiable, las herramientas, la memoria, la identidad, la salida y los límites de aprobación en una pasarela local determinista para agentes.
// Lo que podrás hacer- Las instrucciones dentro del contenido no obtienen autoridad
- Cada acción está tipada, acotada, autorizada y limitada
- Conservá solo hechos revisados y validá cada uso aguas abajo
- La aprobación humana es un límite de seguridad solo cuando está informada
6 módulos, hechos para ejecutar
Cada módulo incluye código ejecutable. Expande cualquiera para ver su contenido.
00IntroducciónEl modelo es un componente probabilístico dentro de un sistema de seguridad30 min
Objetivo — El modelo es un componente probabilístico dentro de un sistema de seguridad
Empezar móduloVista previa gratis
01Inyección de prompt y recuperaciónLas instrucciones dentro del contenido no obtienen autoridad30 min
Objetivo — Las instrucciones dentro del contenido no obtienen autoridad
02Herramientas, identidad y agencia excesivaCada acción está tipada, acotada, autorizada y limitada30 min
Objetivo — Cada acción está tipada, acotada, autorizada y limitada
03Memoria, salida y cadena de suministroConservá solo hechos revisados y validá cada uso aguas abajo30 min
Objetivo — Conservá solo hechos revisados y validá cada uso aguas abajo
04Aprobación, monitoreo y evaluacionesLa aprobación humana es un límite de seguridad solo cuando está informada30 min
Objetivo — La aprobación humana es un límite de seguridad solo cuando está informada
05Síntesis de patronesConstruí y verificá una pasarela determinista para agentes30 min
Objetivo — Construí y verificá una pasarela determinista para agentes
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