AI Security — практикум по безопасности ИИ приложений

Курс «CTF-чемпионат по защите ИИ-приложений» представляет собой интенсивную практическую программу, сфокусированную на изучении уязвимостей современных больших языковых моделей (LLM). Основная философия обучения строится на принципе «чтобы защитить, нужно сначала сломать». Участники погружаются в процесс исследования безопасности через формат CTF (Capture The Flag), где теория максимально быстро переходит в практику: атака, последующий разбор механик и проектирование эффективной защиты. Курс спроектирован таким образом, чтобы быть доступным для широкого круга специалистов, независимо от их способа разработки приложений — будь то использование инструментов без кода (no-code), таких как n8n, «вайбкодинг» или написание кода вручную. Обучение проходит в формате, где не требуется глубокое программирование: все задания выполняются через чат-интерфейсы, формы и загрузку файлов, что делает акцент на понимании логики атак, а не на написании скриптов.

В ходе обучения вы освоите ключевые векторы атак, включая Prompt Injection (от манипуляции системными промптами до обхода разделителей), Jailbreaks (от ролевых игр до сложных многоходовых атак типа Crescendo), а также специфические угрозы для агентов и RAG-систем, такие как отравление баз знаний и атаки на память. Отдельное внимание уделяется автоматизированным методам атак (PAIR, TAP, GCG), которые радикально меняют ландшафт угроз. Важной частью курса является блок по защите, где рассматриваются методы hardening промптов, проектирование guardrails и фильтрация входных/выходных данных.

Курс идеально подходит для специалистов по информационной безопасности, желающих освоить новый класс угроз, продакт-менеджеров и разработчиков, стремящихся создавать устойчивые AI-продукты, а также QA-инженеров, внедряющих adversarial testing. Кроме того, программа будет полезна исследователям в области AI safety и обычным пользователям, стремящимся понять внутреннюю «кухню» работы нейросетей. На выходе вы получите не только теоретическую базу, но и реальные навыки red teaming, понимание таксономии атак и развитую интуицию в области безопасности ИИ. Для успешного прохождения достаточно базового понимания принципов работы LLM и опыта общения с ними. Знание английского языка потребуется на уровне чтения технической документации, так как многие техники атак опираются на англоязычные промпты. Это уникальная возможность погрузиться в востребованную специализацию AI Security, развивая насмотренность и практический опыт в защите систем будущего.