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基礎練習考試

涵蓋 LLM 基礎、提示詞注入基本概念、安全機制、紅隊方法論與 AI 威脅全貌的 25 題中等難度練習考試。

涵蓋 LLM 架構、提示詞注入、代理利用、防禦機制與紅隊方法論的 25 題中等難度練習考試。

涵蓋 LLM 架構基礎、安全術語、威脅模型、攻擊類別與 OWASP LLM Top 10 的研讀指南，用於評量準備。

對抗式機器學習的歷史與基本原理——擾動攻擊、逃避與投毒、穩健性——將古典對抗式 ML 銜接至 LLM 特有攻擊。

什麼是 AI 紅隊演練、它與傳統安全測試有何不同，以及從範圍界定到報告的完整演練生命週期。

AI 紅隊演練的基本概念與方法論，包含目標設定、範圍界定、技術選擇與報告。

學習 embedding fundamentals including vector similarity, semantic search, and how 嵌入 enable RAG systems.

學習 the fundamentals of LLM safety testing including test case design, baseline measurement, and result documentation.

提示詞注入的完整入門——大型語言模型應用程式中最根本的漏洞類別——以及它與越獄技術的關係。