Проверяем сведения о курсе и предложения площадок…
LLM Security PRO: Prompt Injection, утечки, tool-abuse [Stepik] [Алексей Малышкин]
Публикация на площадке: 11 апреля 2026 г.43 урока
![Обложка курса: LLM Security PRO: Prompt Injection, утечки, tool-abuse [Stepik] [Алексей Малышкин]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fllm-security-pro-prompt-injection-utechki-tool-abuse-stepik-al-skladchik-d5ab03cc.webp&w=1200&q=75)
Описание курса
Текст площадки «Складчик». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
Практический курс по LLM Security. Запустите локальный RAG/агента на реальном LLM (OpenAI API) и укрепите прод: защита от prompt/indirect injection, утечек и tool-abuse, строгий JSON-вывод (Schema/Pydantic), redaction и лимиты стоимости/циклов. Плюс профессиональные блоки: OWASP LLM Top-10, threat modeling, red-team su
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
В Курсе
Сайт площадки ↗︎Уроки, текст и помощь — в одном месте
Цена
От 300 ₽
Удобство интерфейса
История цен на площадках
Как проходит обучение
Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.
- Материалы
- Формат: код и шаблоны на GitHub, сервисы поднимать не нужно. API-ключ хранится только локально. В учебных заданиях используются синтетические данные (без ПДн/секретов).Проверено 24.09.2026 · Источник ↗︎
- Формат
- код и шаблоны на GitHub, сервисы поднимать не нужно. API-ключ хранится только локально. В учебных заданиях используются синтетические данные (без ПДн/секретов).Проверено 24.09.2026 · Источник ↗︎
- Материалы
- Формат: код и шаблоны на GitHub, сервисы поднимать не нужно. API-ключ хранится только локально. В учебных заданиях используются синтетические данные (без ПДн/секретов).Проверено 25.09.2026 · Источник ↗︎
- Формат
- код и шаблоны на GitHub, сервисы поднимать не нужно. API-ключ хранится только локально. В учебных заданиях используются синтетические данные (без ПДн/секретов).Проверено 25.09.2026 · Источник ↗︎
Авторы и преподаватели
- Алексей МалышкинАвтор материалов
Что пишут о курсе разные площадки
Продавцы могут по-разному указать название, автора и программу. Поэтому ниже каждый исходный текст показан отдельно.
СкладчикLLM Security PRO: Prompt Injection, утечки, tool-abuse [Stepik] [Алексей Малышкин]
Указаны на площадке: Алексей Малышкин
Практический курс по LLM Security. Запустите локальный RAG/агента на реальном LLM (OpenAI API) и укрепите прод: защита от prompt/indirect injection, утечек и tool-abuse, строгий JSON-вывод (Schema/Pydantic), redaction и лимиты стоимости/циклов. Плюс профессиональные блоки: OWASP LLM Top-10, threat modeling, red-team suite и security-gates в CI/CD.
О курсе:
LLM Security PRO — практический курс о том, как защищать RAG-сервисы и AI-агентов в продакшне. Мы не ограничимся “правильными промптами”: вы построите инженерные контуры, которые удерживают систему в рамках безопасности даже тогда, когда модель внушаема, ошибается или сталкивается с “вредными” документами и запросами.
Курс построен вокруг локального учебного приложения (RAG + tools + API + UI), которое вы запускаете у себя на компьютере и подключаете к реальному LLM через OpenAI API. Сначала вы увидите типовые провалы (injection, утечки, опасные tool-действия, cost-DoS), затем внедрите контроли: policy-layer, защита RAG-контекста, allowlist/scopes/approvals для инструментов, строгая валидация вывода, redaction и лимиты стоимости. Финал — red-team test suite и security-gates, чтобы регрессы не уезжали в прод.
Формат: код и шаблоны на GitHub, сервисы поднимать не нужно. API-ключ хранится только локально. В учебных заданиях используются синтетические данные (без ПДн/секретов).
Для кого курс: Python-разработчики, ML/DE инженеры, тимлиды/архитекторы и специалисты AppSec/DevSecOps, которые внедряют LLM в продукт и хотят делать это безопасно и предсказуемо.
Автор курса: Алексей Малышкин
[/SPOILER]
Программа этой площадки
Получено 24.09.2026- Программа курса:
Складчина.biz[Stepik] LLM Security PRO: Prompt Injection, утечки, tool-abuse (Алексей Малышкин)
Указаны на площадке: Алексей Малышкин
Практический курс по LLM Security. Запустите локальный RAG/агента на реальном LLM (OpenAI API) и укрепите прод: защита от prompt/indirect injection, утечек и tool-abuse, строгий JSON-вывод (Schema/Pydantic), redaction и лимиты стоимости/циклов. Плюс профессиональные блоки: OWASP LLM Top-10, threat modeling, red-team suite и security-gates в CI/CD.
О курсе
LLM Security PRO — практический курс о том, как защищать RAG-сервисы и AI-агентов в продакшне. Мы не ограничимся “правильными промптами”: вы построите инженерные контуры, которые удерживают систему в рамках безопасности даже тогда, когда модель внушаема, ошибается или сталкивается с “вредными” документами и запросами.
Курс построен вокруг локального учебного приложения (RAG + tools + API + UI), которое вы запускаете у себя на компьютере и подключаете к реальному LLM через OpenAI API. Сначала вы увидите типовые провалы (injection, утечки, опасные tool-действия, cost-DoS), затем внедрите контроли: policy-layer, защита RAG-контекста, allowlist/scopes/approvals для инструментов, строгая валидация вывода, redaction и лимиты стоимости. Финал — red-team test suite и security-gates, чтобы регрессы не уезжали в прод.
Формат: код и шаблоны на GitHub, сервисы поднимать не нужно. API-ключ хранится только локально. В учебных заданиях используются синтетические данные (без ПДн/секретов).
Для кого курс: Python-разработчики, ML/DE инженеры, тимлиды/архитекторы и специалисты AppSec/DevSecOps, которые внедряют LLM в продукт и хотят делать это безопасно и предсказуемо.
В курс входят
28 уроков
88 тестов
24 интерактивные задачи
Содержание обучения
Что в программе
01Программа курса:43 урока
- СтартВремя не указано
- Введение в курсВремя не указано
- Демо: как агент может ошибитьсяВремя не указано
- Модель угроз для LLM-приложенийВремя не указано
- Активы и поверхности атакиВремя не указано
- Приоритизация: что чинить первымВремя не указано
- Политики и “контракт безопасности”Время не указано
- Direct Prompt InjectionВремя не указано
- Почему промпт не является защитойВремя не указано
- Фикс №1: разделение инструкций и данныхВремя не указано
- Фикс №2: policy layer вне LLMВремя не указано
- Indirect Injection через RAG (самый жир)Время не указано
- Почему документы опасныВремя не указано
- Фиксы для RAG-контекстаВремя не указано
- Grounding, цитирование и provenance как защитаВремя не указано
- Heavy-Hitters и Top-K на потокахВремя не указано
- Heap+hash и резервуарная выборкаВремя не указано
- Tools security (excessive agency)Время не указано
- Почему tools опаснее текстаВремя не указано
- Allowlist и валидация параметров инструментовВремя не указано
- Scopes и approvalsВремя не указано
- Insecure Output HandlingВремя не указано
Похожие курсы и совпадения…
Материалы по теме…
![Обложка курса: [Stepik] RAG Engineer PRO (Алексей Малышкин). Площадка: Складчина.biz](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fstepik-rag-engineer-pro-aleksey-malyshkin-skladchina-biz-3ce7f0d8.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: AI Agents PRO: LangGraph, AutoGen и LLMOps в продакшне [stepik] [Алексей Малышкин]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fai-agents-pro-langgraph-autogen-i-llmops-v-prodakshne-stepik-a-skladchik-931595cd.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: [Stepik] LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн (Алексей Малышкин). Площадка: Складчина.biz](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fstepik-llmops-evaluation-iz-pesochnitsy-v-prodakshn-aleksey-ma-skladchina-biz-b85ae7d4.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «LangChain: c нуля до продакшн LLM-приложений [Stepik]» [Алексей Малышкин]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Flangchain-c-nulya-do-prodakshn-llm-prilozheniy-stepik-aleksey--sharewood-editorial-cfa44a7f.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: Developer PRO: Python‑разработчик + Алгоритмы + Bash/Git [Stepik] [Алексей Малышкин]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fdeveloper-pro-python-razrabotchik-algoritmy-bash-git-stepik-al-skladchik-3298d0f9.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях [Stepik]» [Илья Перминов]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fai-developer-na-python-llm-v-realnykh-prilozheniyakh-stepik-il-sharewood-editorial-475f4c55.webp&w=640&q=75)