Полный курс по тестированию на проникновение AI LLM ML

13 участников

О чём курс

О курсе

Читатель получит теоретическую базу и интенсивную практику в лабораториях по поиску и эксплуатации уязвимостей в системах на основе искусственного интеллекта, машинного обучения и больших языковых моделей. Структура опирается на отраслевые стандарты безопасности, в частности на OWASP Top 10 для LLM и агентных систем.

Для кого

Курс разработан для широкого круга специалистов по безопасности и ИТ:

  • пентестеров и специалистов по этичному хакингу;
  • участников программ Bug Bounty;
  • специалистов команд AI Red Teaming и Offensive Security;
  • разработчиков, создающих и внедряющих AI-сервисы;
  • всех, кто стремится изучить современные методы атак на AI-инфраструктуру.

Для успешного освоения достаточно базовых навыков работы с компьютером и общих представлений о веб-технологиях. Знание Linux, глубокий опыт пентестинга или навыки программирования не требуются.

Что внутри

Курс детально рассматривает векторы атак на LLM: методы прямой и косвенной инъекции промптов, техники обхода ограничений (jailbreaking), утечки системных инструкций, отравление обучающих выборок и небезопасную передачу данных между компонентами.

Отдельный блок посвящен агентным системам. В нем анализируются риски подмены целей агента, уязвимости протокола MCP, манипуляции памятью и контекстом, выполнение произвольного кода, каскадные сбои в многоагентных системах и мультимодальные атаки через анализ медиафайлов.

Практическая часть ориентирована на отработку навыков в специализированных лабораториях и разбор прикладных соревновательных заданий CTF различного уровня сложности.

Формат

Материал представлен на английском языке и включает 45 тематических разделов, 474 лекции общей длительностью более 40 часов, а также свыше 200 вспомогательных ресурсов. Практические задания включают лабораторные среды PortSwigger, SecOps Group и проекты OWASP.

Об авторе

Martin Voelk — эксперт по информационной безопасности с 26-летним практическим опытом. Обладает престижными профессиональными сертификатами, включая AIRTP+, сертификаты SecOps Group в области безопасности AI, CISSP, OSCP, OSWP, PortSwigger BSCP и Cisco CCIE. Работает в технологической компании и активно участвует в Bug Bounty, где, по словам автора, обнаружил множество уязвимостей критического и высокого уровней опасности.

Программа обучения

Уязвимости OWASP Top 10 для LLM

  • LLM01 — Инъекция промптов
    • Прямая инъекция промптов
    • Косвенная инъекция промптов
    • Инъекции, приводящие к выполнению действий AI-агентом
    • Инъекции для утечки данных
    • Манипуляция памятью модели
    • Скрытые и обфусцированные инъекции
  • LLM02 — Раскрытие конфиденциальной информации. Поиск ситуаций, при которых модель или приложение раскрывает чувствительные данные.
  • LLM03 — Уязвимости цепочки поставок. Анализ рисков, связанных с моделями, библиотеками, внешними компонентами и зависимостями AI-систем.
  • LLM04 — Отравление данных и моделей. Атаки, направленные на изменение поведения модели через манипуляцию обучающими данными или другими источниками информации.
  • LLM05 — Небезопасная обработка выходных данных. Исследование ситуаций, когда результаты работы LLM небезопасно передаются другим компонентам системы.
  • LLM06 — Чрезмерные полномочия. Анализ рисков, возникающих, когда AI или AI-агент получает слишком широкие возможности для выполнения действий.
  • LLM07 — Утечка системного промпта. Методы обнаружения и исследования раскрытия системных инструкций модели.
  • LLM08 — Уязвимости векторов и эмбеддингов. Исследование атак на системы, использующие векторные базы данных, embeddings и технологии поиска контекста.
  • LLM09 — Дезинформация. Исследование проблем достоверности генерируемой информации и способов злоупотребления ими.
  • LLM10 — Неограниченное потребление ресурсов. Атаки, приводящие к чрезмерному расходованию вычислительных ресурсов, токенов или другим вариантам отказа в обслуживании.

Безопасность агентных AI-систем

  • ASI01 — Перехват цели агента — изменение или подмена первоначальной задачи AI-агента
  • ASI02 — Неправомерное использование и эксплуатация инструментов — злоупотребление подключёнными к агенту инструментами
  • ASI03 — Злоупотребление идентификацией и привилегиями — атаки на права доступа и идентификацию агентов
  • ASI04 — Уязвимости цепочки поставок агентных систем — риски сторонних компонентов, инструментов и интеграций
  • ASI05 — Непредвиденное выполнение кода / RCE — ситуации, способные привести к выполнению произвольного кода
  • ASI06 — Отравление памяти и контекста — изменение долговременного или текущего контекста работы агента
  • ASI07 — Небезопасное взаимодействие между агентами — уязвимости коммуникаций в многоагентных системах
  • ASI08 — Каскадные сбои — ситуации, когда ошибка одного агента распространяется на другие компоненты системы
  • ASI09 — Эксплуатация доверия человека к AI-агенту — манипулирование пользователем через доверие к результатам работы AI
  • ASI10 — Неконтролируемые агенты — сценарии, при которых AI-агент начинает выполнять нежелательные или неконтролируемые действия

Практические лаборатории

  • Все лаборатории PortSwigger по AI и Agentic AI
  • Учебные лаборатории SecOps Group для AI/LLM Pentester
  • Лаборатории SecOps Group по агентному пентестингу
  • OWASP PwnzzAI Shop
  • OWASP FinBot
  • OWASP Top 10 LLM Labs
  • OWASP Top 10 for Agentic Applications Labs

Дополнительные направления

  • Jailbreaking — методы обхода ограничений и защитных механизмов моделей
  • Атаки на AI-браузеры — исследование угроз браузеров и приложений со встроенными AI-агентами
  • Атаки на AI-агентов для программирования — исследование безопасности AI Coding Agets
  • Атаки через MCP — изучение уязвимостей Model Context Protocol и связанных интеграций
  • Мультимодальные атаки — атаки через изображения, аудио и видео
  • Инструментарий — специализированные инструменты для исследования безопасности AI/LLM

AI/LLM CTF и практические задания

  • Prompt Airlines CTF Challenge
  • Selara Jailbreak Game CTF
  • Gandalf Agent Breaker CTF
  • Hack The Agent CTF
  • TensorTrust — игра по атакам и защите от Prompt Injection
  • CrowdStrike AI Unlocked Challenge CTF
  • Game Arena Challenges CTF
  • PromptTrace Prompt Injection Labs CTF
  • PromptInjects CTF
  • 8ksec CTF
  • AIPWN CTF
  • Bot Tricks CTF
  • Wraith CTF
  • OWASP FinBot CTF
  • Старые лаборатории Gandalf
  • Другие AI/LLM CTF
Складчина создана 7 сентября 2026 г.

Теги курса

Инструменты
Проблемы
178 ₽ 1 500 ₽