Formation Building Secure and Responsible LLM Applications
LLM application security is the discipline of designing, building, and maintaining safe, trustworthy, and policy-compliant systems using large language models.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level AI developers, architects, and product managers who wish to identify and mitigate risks associated with LLM-powered applications, including prompt injection, data leakage, and unfiltered output, while incorporating security controls like input validation, human-in-the-loop oversight, and output guardrails.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the core vulnerabilities of LLM-based systems.
- Apply secure design principles to LLM app architecture.
- Use tools such as Guardrails AI and LangChain for validation, filtering, and safety.
- Integrate techniques like sandboxing, red teaming, and human-in-the-loop review into production-grade pipelines.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Plan du cours
Overview of LLM Architecture and Attack Surface
- How LLMs are built, deployed, and accessed via APIs
- Key components in LLM app stacks (e.g., prompts, agents, memory, APIs)
- Where and how security issues arise in real-world use
Prompt Injection and Jailbreak Attacks
- What is prompt injection and why it’s dangerous
- Direct and indirect prompt injection scenarios
- Jailbreaking techniques to bypass safety filters
- Detection and mitigation strategies
Data Leakage and Privacy Risks
- Accidental data exposure through responses
- PII leaks and model memory misuse
- Designing privacy-conscious prompts and retrieval-augmented generation (RAG)
LLM Output Filtering and Guarding
- Using Guardrails AI for content filtering and validation
- Defining output schemas and constraints
- Monitoring and logging unsafe outputs
Human-in-the-Loop and Workflow Approaches
- Where and when to introduce human oversight
- Approval queues, scoring thresholds, fallback handling
- Trust calibration and role of explainability
Secure LLM App Design Patterns
- Least privilege and sandboxing for API calls and agents
- Rate limiting, throttling, and abuse detection
- Robust chaining with LangChain and prompt isolation
Compliance, Logging, and Governance
- Ensuring auditability of LLM outputs
- Maintaining traceability and prompt/version control
- Aligning with internal security policies and regulatory needs
Summary and Next Steps
Pré requis
- An understanding of large language models and prompt-based interfaces
- Experience building LLM applications using Python
- Familiarity with API integrations and cloud-based deployments
Audience
- AI developers
- Application and solution architects
- Technical product managers working with LLM tools
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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- Comprendre les principes fondamentaux de Google Gemini AI.
- Connecter diverses sources de données à Gemini AI.
- Explorer les données à l'aide de requêtes en langage naturel.
- Analyser les modèles de données et en tirer des enseignements.
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- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
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A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les capacités et les cas d'utilisation de Claude AI.
- Configurer et interagir avec Claude AI de manière efficace.
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- Améliorer l'engagement et le soutien des clients en utilisant des solutions basées sur l'IA.
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14 HeuresCette formation en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau intermédiaire qui souhaitent créer des applications basées sur l'intelligence artificielle en utilisant le framework LangChain.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et de ses composants.
- Intégrer LangChain avec de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4.
- Construire des applications modulaires d'IA en utilisant LangChain.
- Résoudre les problèmes courants dans les applications LangChain.
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7 HeuresCette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent installer, configurer et utiliser Ollama pour exécuter des modèles d'IA sur leurs machines locales.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles d'IA locaux.
- Déployer et interagir avec les LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail d'IA.
- Explorer les cas d'utilisation pour le déploiement de l'IA locale dans diverses industries.