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Prompt-Injection-Abwehr: Sicherung von RAG-Anwendungen gegen OWASP LLM01

by Clara Whiskers
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Book cover type: Paperback
  • ISBN13: 9798259252820
  • Binding: Paperback
  • Subject: N/A
  • Publisher: Independently Published
  • Publisher Imprint: Independently Published
  • Publication Date:
  • Pages: 198
  • Original Price: GBP 17.31
  • Language: German
  • Edition: N/A
  • Item Weight: 323 grams
  • BISAC Subject(s): Computer Science

Ihr RAG-System l�uft produktiv - aber wissen Sie wirklich, was in Ihren Vector Stores schlummert?
K�nstliche Intelligenz durchdringt kritische Infrastrukturen, doch die gef�hrlichste Schwachstelle bleibt unsichtbar: Prompt Injection. OWASP klassifizierte diese Bedrohung als LLM01 - nicht weil sie komplex ist, sondern weil sie banal beginnt und verheerend endet. W�hrend Teams monatelang perfekte RAG-Pipelines konstruieren, reicht eine einzige manipulierte Nutzeranfrage, um sensible Systemprompts zu exposen, interne Wissensdatenbanken zur Datenexfiltration zu missbrauchen oder scheinbar harmlose Dokumente in persistente Trojaner mutieren zu lassen.
In nat�rlicher Sprache existiert keine klare Trennung zwischen Befehl und Daten. Genau hier setzt die subtilste Bedrohung f�r produktive LLM-Systeme an. Mit jedem Dokument, das Sie in die Wissensbasis aufnehmen, mit jeder API-Schnittstelle und jeder live abgefragten Webquelle vergr� ern Sie die Angriffsfl�che - ohne dass herk�mmliche Web-Application-Firewalls auch nur einen Ansatzpunkt finden.
- Warum klassische Sicherheitsinfrastruktur versagt, wenn Angriffe in nat�rlicher Sprache formuliert werden und die Grenze zwischen Befehl und Daten gezielt verwischt wird. - Wie Angreifer direkte Obfuscation-Techniken bis hin zu mehrschrittigen Tool-Chain-Exploits einsetzen, um Ihre Retrieval-Schicht zu kompromittieren und aus scheinbar harmlosen Chat-Logs sensible Anmeldedaten zu extrahieren. - Welche konkreten Sanitisierungs-Strategien Ihre Eingaben sch�tzen, ohne die Nutzererfahrung zu besch�digen oder die Antwortqualit�t zu reduzieren. - Wie Sie Retrieval-Layer entwerfen, die misstrauisch gegen�ber ihren eigenen Quellen agieren, Output-Guardrails implementieren, die jede generierte Antwort validieren, bevor sie das System verl�sst, und Sandboxed-Umgebungen gestalten, in denen ein kompromittiertes LLM nicht automatisch das gesamte Netzwerk gef�hrdet.
Dies ist kein theoretischer Traktat �ber KI-Sicherheit, sondern ein Arbeitsbuch aus der Praxis. Jedes Kapitel schlie t mit handlungsorientierten Checklisten, Code-Referenzen und �bertragbaren Architekturmustern ab. Egal, ob Sie Softwarearchitekt, DevOps-Engineer, Sicherheitsverantwortlicher oder Entwickler sind - hier finden Sie das R�stzeug, um RAG-Anwendungen nicht nur zu bauen, sondern nachhaltig zu verteidigen.
Sichern Sie Ihre RAG-Pipeline heute, bevor die n�chste manipulierte Anfrage Ihr System kompromittiert.

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