O comprometimento de um LLM em ambiente de produção raramente se resume a uma única falha; trata-se de uma cadeia de sintomas que precisa ser rapidamente associada à categoria correta da OWASP. Este curso oferece a equipes de segurança e engenheiros de IA/ML uma perspectiva de defesa sobre os principais padrões de ameaças em aplicações de LLM e IA, apresentando abordagens práticas para contenção, endurecimento (hardening), validação e monitoramento. Ao final, os participantes serão capazes de classificar ataques, selecionar controles para interrompê-los e avaliar sistemas de LLM sob uma ótica de segurança consistente e replicável.
O curso aborda *prompt injection*, divulgação de informações sensíveis, exposição de contexto oculto, autonomia excessiva, tratamento inadequado de saídas, riscos na cadeia de suprimentos, envenenamento de dados e modelos, consumo ilimitado, vulnerabilidades em vetores e *embeddings*, e desinformação. Também abrange verificação, testes, sinais de monitoramento e um fluxo de trabalho de revisão mapeado para o OWASP, voltado a avaliações de segurança de LLMs.