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Proteja seus sistemas de IA contra ataques de injeção de prompt antes que cheguem à produção.
A maioria dos desenvolvedores está construindo aplicativos LLM, pipelines RAG e agentes de IA sem uma camada de segurança real. Este livro mostra como resolver isso com projetos práticos em Python que você pode construir, testar, implementar e transformar em serviços pagos.
Defesa contra injeção de prompt com Python é um guia prático para desenvolvedores, engenheiros de IA, freelancers e fundadores técnicos que desejam proteger aplicativos LLM modernos usando Python 3.11, FastAPI, ChromaDB, SQLite e Docker.
Ao longo do livro, você construirá projetos práticos de segurança de IA como:
Este livro foca em implementação real, não teoria. Você aprenderá como projetar camadas defensivas em torno de aplicativos LLM, auditar fluxos de trabalho vulneráveis, monitorar comportamento suspeito e criar ferramentas reutilizáveis que podem se tornar projetos de portfólio, ofertas de consultoria ou produtos MicroSaaS.
Você também aprenderá como empacotar suas habilidades em serviços pagos de segurança de IA, incluindo auditorias de aplicativos LLM, revisões de segurança RAG, avaliações de risco de agentes e ferramentas de segurança baseadas em assinatura.
Se você quer construir aplicativos de IA mais seguros e transformar a segurança de LLM em uma oportunidade de negócio prática, este livro oferece os projetos, a arquitetura e os padrões de código para começar.
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