Запись [Stepik] AI Security — практикум по безопасности ИИ приложений (Иван Александров)

​

Курс - СTF-чемпионат - по защите ИИ-приложений. Короткая теория -> Атака -> Разбор -> Защита Чтобы понять как и от чего защищать, надо сначала попытаться сломать ИИ приложение, чему и будет посвящена основная часть курса. Независимо от того где и как вы создаёте свое приложение: без кода - с n8n, вайбкодингом или пишите весь код руками - курс подойдёт для любой аудитории.

Что внутри?

Курс охватывает таксономию из 90+ техник атак на LLM, сгруппированных в модули:

• Prompt Injection - instruction override, system prompt extraction, delimiter attacks, output manipulation.
• Jailbreaks - role-play, hypothetical framing, encoding, payload splitting, multi-turn атаки (Crescendo).
• Indirect Prompt Injection — скрытые инструкции в документах, веб-страницах, email. Атака не на модель напрямую, а через контент, который она обрабатывает.
• Атаки на агентов и RAG - tool abuse, knowledge base poisoning, memory attacks, multi-agent injection.
• Автоматизированные атаки - PAIR, TAP, GCG - как автоматизация меняет ландшафт угроз. Без кода, но с пониманием attack loop.
• Защита - есть defense-блок: от hardening промптов до проектирования guardrails.

Сквозной нарратив

Весь курс - это серия контрактов с AI-компаниями. Ты - red team специалист, которого нанимают для проверки безопасности. Каждый модуль - новый клиент, новые продукты, нарастающая сложность.

Для кого этот курс

Курс подойдёт тем, кто хочет разбираться в безопасности AI-систем на практике, а не по слайдам. Не нужно быть программистом - достаточно уметь думать как атакующий, а интуицию и насмотренность будем прокачивать в течение курса. — Специалисты по информационной безопасности, которые хотят понять новый класс угроз, связанных с LLM. — Продакт-менеджеры и разработчики AI-продуктов, которые хотят делать свои системы устойчивее к атакам. — QA и тестировщики, которые хотят добавить adversarial testing в свой арсенал. — Все, кто активно пользуется ChatGPT, Claude и другими LLM и хочет понимать, как они ломаются. — Студенты и исследователи в области AI safety и alignment, которые хотят быстро погрузиться в новую область.

Начальные требования

Базовое понимание, что такое LLM (большая языковая модель) - на уровне «знаю, что это нейросеть, которая генерирует текст».
Опыт использования любой LLM (ChatGPT, Claude, Gemini и т.п.) - нужно понимать, что такое промпт и как устроен диалог с моделью
Код писать не нужно. Вообще. Все задания решаются через чат, формы и загрузку файлов.
Знание английского на уровне чтения технических терминов или использования онлайн-переводчика - часть атак и техник используют англоязычные промпты.

Как проходит обучение

Курс состоит из модулей, каждый посвящён отдельному классу атак. Внутри модуля - теория, квизы и CTF-задания.
Теория — короткие блоки с объяснением техники и реальными примерами. Без воды и академизма, только то, что нужно для следующего задания.
CTF-задания - интерактивные упражнения с автоматической проверкой. Тебе дают бота с защитой - ломай его. Сложность от 1 до 10: от простого «ignore previous instructions» до композитных атак из 5+ техник. Есть система подсказок, они открываются после нескольких неудачных попыток.
Квизы - проверка понимания теории. Разбор типичных ошибок и edge cases.
Defense-блоки — в некоторых модулях ты переключаешься на сторону защитника. Проектируешь системные промпты и guardrails, а потом проверяешь, выдержат ли они атаку.
Кода нет. Терминала нет. Все задания решаются прямо в браузере.

Программа курса

1. ВВедение - Зачем ломать ИИ

Всё что нужно для старта!
Из чего состоит ИИ-приложение
CTF-0: Первый взлом — Hello, Injection!
2. Prompt Injection.

Твоя цель - соглашаться со всем что скажет клиент
CTF-1: Бодрый Флибустьер
Четыре класса Prompt Injection
CTF-marathon
Защита от Prompt Injection
3. Jailbreak

Что такое Jailbreak — зачем и как ломают модели
Социальные jailbreak-и
CTF: социальные jailbreak-и
Технические jailbreak-и
CTF: технические jailbreak-и
4. Агенты и непрямые PI

Инъекция вышла из чата
Payload везде: векторы косвенной инъекции
CTF: Косвенная инъекция — IN_AGENT
Агенты: LLM, который начал действовать
CTF: первые взломы InAgent Support
5. Мультиагенты и финиш.

CTF: Операция «Сорок восьмой»
А если агентов много?
Что вы получаете

• Практические навыки red teaming LLM-приложений - востребованная специализация в AI Security.
• Понимание таксономии атак на LLM - prompt injection, jailbreaks, indirect injection, agent attacks.
• Опыт проектирования защиты: hardening промптов, guardrails, input/output фильтрация.
• Умение оценивать безопасность AI-продуктов - как своих, так и сторонних.
• Насмотренность и интуиция в области безопасности ИИ-приложений.