生成式 AI 数据隐私和开发人员安全使用 作者：Rupesh Tiwari

MP4 |视频：h264，1280×720 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
级别：初学者 |类型： 电子学习 |语言： 英文+字幕 |时长：1小时6米56秒

你将学到什么

构建生成式 AI 功能的开发人员经常会在没有意识到的情况下引入隐私风险、安全漏洞和合规性漏洞。在本课程中，开发人员的生成式人工智能数据隐私和安全使用，您将能够构建安全、隐私保护和治理就绪的生成式人工智能应用程序。首先，您将探索数据如何流经生成式人工智能系统，以及每个信任边界出现隐私风险的位置，包括即时泄漏、数据保留和意外记忆。接下来，您将发现 LLM 应用程序的 OWASP 十大安全威胁，并学习实施分层保护措施，包括输入验证、检索轨道、输出过滤和评估门。最后，您将学习如何应用负责任的人工智能原则并实施治理控制，为欧盟人工智能法案和 NIST AI RMF 等框架生成可审计的证据。完成本课程后，您将具备构建生产应用程序所需的生成式 AI 数据隐私和安全使用的技能和知识，以保护用户数据、抵御攻击、通过评估关卡并支持监管框架的合规准备。