AI 代理安全：Vibe 编码代理的应用程序安全

MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC、44.1 KHz、2 Ch
级别：所有级别 |类型： 电子学习 |语言： 英语 |时长：29 个讲座（1h 32m）

你将学到什么

• 确定 AI 代理和 AI 生成的应用程序中的首要安全风险，包括提示注入、身份验证缺陷、不安全的默认设置和数据泄露
• 通过实际攻击、防御和验证练习，利用并修复基于网络的 AI 代理中的真实漏洞
• 对输入验证、身份验证、授权、机密处理和最小权限应用安全编码模式
• 认识 AI 编码工具引入的安全问题，并以更强大的应用安全思维审查生成的代码
• 通过工具限制、身份识别控制、内存保护和护栏来减少特工爆炸半径
• 在交付人工智能辅助应用程序之前，使用实用的安全审查习惯、清单和测试方法

要求

• 对软件开发或网络应用程序有基本的了解会很有帮助，但不需要深厚的安全专业知识
• Python、API 或后端开发将使实践演示更易于理解
• 安全专业人士无需成为全职开发人员即可参加本课程，因为从工程和安全角度对概念进行了解释
• 建议对 AI 代理、AI 辅助开发、应用安全或安全系统设计感兴趣

描述

辅助开发使构建应用程序的速度比以往任何时候都快，但也使快速解决安全错误变得更加容易。本课程通过一个实用的现代示例教授 Vivi 编码应用程序的应用程序安全基础知识：具有真实工具、用户数据、身份验证和云访问的基于 Web 的 AI 代理应用程序。

您将不再仅通过理论来学习安全性，而是将学习许多开发人员现在正在构建的经典现实世界模式：一个由人工智能驱动的应用程序，表面上看起来像普通的网络产品，但在幕后包括 LLM 工作流程、工具调用、内存和后端访问。这使其成为同时了解传统应用安全性和 AI 代理安全性的完美示例。

在本实践课程中，您将学到

• 每个人工智能辅助开发人员都应该了解的核心应用安全概念
• OWASP 类型的风险，包括注入、身份验证缺陷、不安全的默认设置和过度许可的系统
• AI 代码生成如何向应用和代理引入漏洞
• 如何识别生成的代码和架构中的不安全模式
• 用于输入验证、身份验证、授权和敏感数据处理的安全编码模式
• 机密管理、依赖性卫生和常见供应链风险
• 如何通过分层防御减少代理系统中的爆炸半径
• 如何在部署前使用自动扫描和人工智能支持的审核工作流程
• 如何构建个人安全检查清单以实现快速 AI 辅助开发

本课程的一个主要重点是展示经典的网络编码人工智能代理如何容易受到提示注入、数据泄露、授权破坏、内存攻击和过多特权的攻击，然后逐步介绍如何解决这些问题。

在课程结束时，学生将了解如何在不跳过安全基础知识的情况下利用 AI 更快地构建，以及如何将实际防御应用于传统软件和现代 AI 代理应用程序。

简短的攻击列表

• 及时注射
• 间接即时注入
• 注入攻击
• 身份验证失效
• 授权被破坏
• 不安全的默认设置
• 秘密曝光
• 数据泄露
• 内存中毒
• 工具滥用
• 越狱
• PII 泄露
• 依赖性风险
• 供应链风险
• 权限过多

本课程适合谁

• 构建 AI 驱动的应用、AI 代理或 vivi 编码产品的软件工程师和开发人员
• 需要评估人工智能应用风险的安全工程师、应用安全工程师和云安全工程师
• 想要了解 AI 代理攻击在实践中如何运作的 SOC 工程师和安全分析师
• 需要实际了解 AI 代理风险和防御的 CISO、安全领导者和技术决策者
• 负责安全采用 AI 的解决方案架构师、平台工程师和工程经理
• 任何想要了解传统 AppSec 和现代 AI 代理安全如何在实际系统中连接的人