Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Hands On AI (LLM) Red Teaming

Thực Hành Red Teaming AI (LLM)

Thực Hành Red Teaming AI (LLM)

Học Red Teaming AI từ Kiến Thức Cơ Bản về LLM, Kiến Trúc LLM, Ứng Dụng AI/GenAI cho đến AI Agent

4.5
(60 đánh giá)
962 học viên
Giảng viên
Jitendra Chauhan
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 2.499.000đ -98%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
12.5 giờ video
48 bài giảng
2 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Kiến Thức Cơ Bản về LLM
Jailbreaking LLM
OWASP Top 10 cho Ứng Dụng LLM & GenAI
Thực Hành - Red Teaming LLM với Công Cụ
Viết Prompt Độc Hại (Kỹ Thuật Prompt Đối Kháng)

Yêu cầu

Lập Trình Python Cơ Bản
Kiến Thức Cơ Bản về An Ninh Mạng

Đối tượng phù hợp

Dành cho Chuyên Gia An Ninh Mạng muốn Bảo Mật LLM và AI Agent

Nội dung khóa học

8 phần • 47 bài giảng
1 Giới Thiệu
2 Thiết Lập Phòng Lab
3 Thiết Lập Lab Nhanh: Chuẩn Bị Môi Trường Ảo
4 Ollama - Chạy Mô Hình Trên Máy Tính Cá Nhân
1 Kiến Thức Cơ Bản về AI cho Red Teamer
2 Tổng Quan Ngắn về LLM
1 Giới Thiệu về Kiểm Thử Đối Kháng
2 Giới Thiệu IBM ART
3 Giới Thiệu Textattack
4 Tạo Văn Bản Đối Kháng với Textattack (Tăng Cường Dữ Liệu)
5 Kiểm Thử Đối Kháng Hộp Đen với Textattack
1 Lịch Sử Các Cuộc Tấn Công & Thất Bại của AI
2 Các Nhóm Rủi Ro AI
3 Red Teaming AI là gì?
4 Phân Loại Tấn Công AI - Phần 1
5 Phân Loại Tấn Công AI - Phần 2
6 Demo Kiểm Thử Đối Kháng - TextAttack
7 Kết Quả TextAttack
8 Demo Kiểm Thử Đối Kháng - Jailbreaking
9 Chạy Garak trên Các Mô Hình Ollama
10 Đọc Kết Quả Garak
1 Giới Thiệu về Prompt Injection
2 Cấu Trúc Bên Trong của Prompt
3 Ví Dụ Thực Tế về Prompt Injection
4 Tạo Một Prompt Injection
5 Thử Prompt Injection trên Pokebot
6 Kỹ Thuật Prompt Injection Cơ Bản
7 Thử Prompt Injection trên Medusa
8 Kỹ Thuật Prompt Injection Trung Cấp
9 OWASP Top 10 cho Ứng Dụng LLM
1 Giới Thiệu về Mô Hình Suy Luận
2 Đào Tạo & Ứng Dụng Mô Hình Suy Luận
3 Thực Hành - Chạy Deepseek bằng Ollama
4 Giới Thiệu về AI Agent
5 Demo AI Agent Pentesting Tự Động
6 Sự Phát Triển của AI Agent
7 AI Agent trong Doanh Nghiệp
8 AI Agent Jailbreak Tự Động của Detoxio AI
9 Xây Dựng AI Agent bằng Microsoft Autogen Framework
1 Giảm Thiểu Prompt Injection và Jailbreak
2 Demo Lọc Jailbreak
3 Demo Ứng Dụng AI với Tính Năng Ngăn Jailbreak
4 LLAMA Guard - Ngăn Chặn Nội Dung Độc Hại, Thông Tin Sai Lệch, v.v.
1 Lịch Sử LLM, Vấn Đề với NLP & Tokenization
2 Embedding và Self-Attention
3 Kiến Trúc Transformer
4 So Sánh Các LLM Khác Nhau

Giới thiệu khóa học

Objective

This course provides hands-on training in AI security, focusing on red teaming for large language models (LLMs). It is designed for offensive cybersecurity researchers, AI practitioners, and managers of cybersecurity teams. The training aims to equip participants with skills to:

  • Identify and exploit vulnerabilities in AI systems for ethical purposes.

  • Defend AI systems from attacks.

  • Implement AI governance and safety measures within organizations.

Learning Goals

  • Understand generative AI risks and vulnerabilities.

  • Explore regulatory frameworks like the EU AI Act and emerging AI safety standards.

  • Gain practical skills in testing and securing LLM systems.

Course Structure

  1. Introduction to AI Red Teaming:

    • Architecture of LLMs.

    • Taxonomy of LLM risks.

    • Overview of red teaming strategies and tools.

  2. Breaking LLMs:

    • Techniques for jailbreaking LLMs.

    • Hands-on exercises for vulnerability testing.

  3. Prompt Injections:

    • Basics of prompt injections and their differences from jailbreaking.

    • Techniques for conducting and preventing prompt injections.

    • Practical exercises with RAG (Retrieval-Augmented Generation) and agent architectures.

  4. OWASP Top 10 Risks for LLMs:

    • Understanding common risks.

    • Demos to reinforce concepts.

    • Guided red teaming exercises for testing and mitigating these risks.

  5. Implementation Tools and Resources:

    • Jupyter notebooks, templates, and tools for red teaming.

    • Taxonomy of security tools to implement guardrails and monitoring solutions.

Key Outcomes

  • Enhanced Knowledge: Develop expertise in AI security terminology, frameworks, and tactics.

  • Practical Skills: Hands-on experience in red teaming LLMs and mitigating risks.

  • Framework Development: Build AI governance and security maturity models for your organization.

Who Should Attend?

This course is ideal for:

  • Offensive cybersecurity researchers.

  • AI practitioners focused on defense and safety.

  • Managers seeking to build and guide AI security teams.


Good luck and see you in the sessions!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Large Language Models
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊