کسی فعال (live) LLM سسٹم کی سیکیورٹی کی خلاف ورزی شاذ و نادر ہی کسی ایک بگ (bug) کا نتیجہ ہوتی ہے؛ بلکہ یہ علامات کا ایک ایسا سلسلہ ہوتا ہے جنہیں فوری طور پر OWASP کی درست کیٹیگری سے منسلک کرنا ضروری ہوتا ہے۔ یہ کورس سیکیورٹی ٹیموں اور AI/ML انجینئرز کو LLM اور AI ایپلی کیشنز میں خطرات کے اہم نمونوں (threat patterns) کا ایک ایسا نقطہ نظر فراہم کرتا ہے جو دفاعی نقطہ نظر پر مبنی ہے، اور اس میں خطرے کو محدود کرنے (containment)، سسٹم کو محفوظ تر بنانے (hardening)، تصدیق (validation) اور نگرانی (monitoring) کے بارے میں عملی طریقہ کار بھی شامل ہیں۔ کورس کے اختتام تک، سیکھنے والے حملوں کی درجہ بندی کرنے، انہیں روکنے والے کنٹرولز کا انتخاب کرنے، اور ایک قابلِ اعادہ (repeatable) سیکیورٹی معیار کے تحت LLM سسٹم کا جائزہ لینے کے قابل ہو جائیں گے۔
یہ کورس پرامپٹ انجیکشن (prompt injection)، حساس معلومات کے افشا، پوشیدہ سیاق و سباق کے بے نقاب ہونے، ضرورت سے زیادہ خود مختاری (excessive agency)، آؤٹ پٹ کو غلط طریقے سے سنبھالنے، سپلائی چین کے خطرات، ڈیٹا اور ماڈل پوائزننگ، وسائل کے بے لگام استعمال، ویکٹر اور ایمبیڈنگ کی کمزوریوں، اور غلط معلومات (misinformation) جیسے موضوعات کا احاطہ کرتا ہے۔ اس میں تصدیق، جانچ، نگرانی کے اشاریوں (monitoring signals) اور LLM کی سیکیورٹی جانچ کے لیے OWASP سے ہم آہنگ ’جائزہ ورک فلو‘ (review workflow) بھی شامل ہیں۔