Is the training Qualiopi certified?

Yes, Learni is a Qualiopi-certified training organization. This certification guarantees the quality of our courses and enables funding through OPCO and other mechanisms.

How can I fund my training?

Our courses are eligible for OPCO funding. Learni supports you through the funding process. A personalized quote is available upon request.

What are the prerequisites for this training?

The prerequisites for the Formation Prompt Injection Detection - Sécuriser les LLMs en production training are: Maîtrise des LLMs (GPT, Llama), développement Python avancé et bases en cybersécurité applicative. A preliminary interview validates your eligibility.

Is the training available in person?

Yes, the Formation Prompt Injection Detection - Sécuriser les LLMs en production training is available in présentiel. The format can be adapted to your needs (inter, intra, custom).

Formation Prompt Injection Detection - Sécuriser... | Learni

The story of Learni

Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.

Configure your training

Response within 24hNo commitment100% free

7 spots remaining for the next session

FormatParticipantsDateDetails

Which format do you prefer?

Methods, approaches, and teaching resources

The Formation Prompt Injection Detection - Sécuriser les LLMs en production training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.

The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.

Teaching resources provided

To ensure the quality of the Formation Prompt Injection Detection - Sécuriser les LLMs en production training, Learni provides the following teaching resources:

Mac or PC computers, high-speed fiber internet, whiteboard or flipchart, video projector or interactive touchscreen (for remote sessions)
Training environments installed on workstations or accessible online
Course materials, practical exercises, and supplementary resources
Post-training access to materials and teaching resources

For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.

* contact us for remote feasibility** ratio varies depending on the training followed

Assessment methods

The assessment of skills acquired during the Formation Prompt Injection Detection - Sécuriser les LLMs en production training is carried out through:

During training: case studies, practical exercises, and professional scenarios
At the end of training: self-assessment questionnaire and skills evaluation by the trainer
After training: training completion certificate detailing acquired skills

Training accessibility

Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.

Training objectives

Maîtriser les vecteurs avancés de prompt injection pour applications professionnelles

Développer des détecteurs automatisés de prompt injection certifiants

Implémenter des contre-mesures robustes dans les pipelines IA d'entreprise

Concevoir des architectures sécurisées pour LLMs en production

Optimiser le monitoring en temps réel des attaques par injection

Déployer des outils open-source pour une sécurité IA proactive

Évaluer les compétences en détection via cas concrets d'entreprise

Training program

Module 1Menaces avancées : analyser les vecteurs de prompt injection detection (OWASP LLM Top 10, taxonomie OWASP)

Plongez dans les attaques sophistiquées sur LLMs comme les jailbreaks indirects et les payloads multi-tours, dissection de cas réels issus d'entreprises (ChatGPT exploits, Llama vulnerabilities), utilisation d'outils comme Promptfoo et Garak pour recréer des scénarios, exercices pratiques sur votre propre modèle fine-tuné, production d'un rapport de menaces personnalisé avec priorisation des risques pour votre contexte professionnel.

Module 2Détection statique : implémenter des analyseurs de prompt injection detection (regex avancées, embeddings sémantiques)

Construisez des détecteurs statiques en Python avec libraries comme NeMo Guardrails et HuggingFace, entraînement de modèles classifiers sur datasets OWASP et custom, tests sur payloads obfuscés (base64, unicode tricks), intégration dans un pipeline CI/CD pour scans automatisés, exercices sur refactoring de prompts vulnérables, livraison d'un prototype détecteur prêt pour déploiement en entreprise avec métriques de précision/recall.

Module 3Détection dynamique : runtime monitoring pour prompt injection detection (guardrails, sandboxing)

Déployez des guards en temps réel avec LangChain et LlamaIndex pour intercepter les injections live, simulation d'attaques adversarielles en environnement contrôlé (Docker isolates), configuration de seuils adaptatifs basés sur entropy et similarité cosinus, pratique sur APIs exposées comme OpenAI endpoints, développement d'un dashboard monitoring avec Prometheus/Grafana, obtenez un livrable fonctionnel pour sécuriser vos services IA existants.

Module 4Contre-mesures proactives : hardening des LLMs contre prompt injection detection (fine-tuning sécurisé, RAG sécurisé)

Apprenez à fine-tuner des LLMs résistants avec techniques comme Constitutional AI et RLHF anti-injection, sécurisation des Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines contre data leaks, implémentation de multi-layer defenses (input validation + output filtering), exercices sur datasets réels d'entreprise, tests de robustesse avec adversarial benchmarks, produisez un modèle hardening déployable avec documentation complète pour équipes ops.

Module 5Déploiement et audit : scaler la prompt injection detection en production (Kubernetes, observabilité)

Intégrez vos détecteurs dans des clusters Kubernetes avec Helm charts sécurisés, setup d'alerting via ELK stack pour incidents en live, audit complet de votre projet fil rouge avec code review expert, simulation d'audit SOC2/ISO27001 focalisé IA, exercices de red teaming pour valider les défenses, finalisez avec un plan de gouvernance sécurité IA et certificat de compétences pour CV professionnel.