KALI LINUX LLMs SECURITY : Develop Security Methods in AI Models with High-Performance Tools
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Mai 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - KALI LINUX LLMs SECURITY: Develop Security Methods in AI Models with High-Performance ToolsThis book presents a practical approach to auditing, defense, and security validation in applications with LLMs using Kali Linux as the central platform for laboratory, automation, and evidence production. Aimed at professionals, students, and cybersecurity operators, the content demonstrates how to analyze language models, inference pipelines, RAG, vector databases, autonomous agents, plugins, external tools, logs, and downstream systems in authorized AI Security scenarios.The work explores current risks in generative AI based on OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 and OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026, connecting prompt injection, jailbreaks, data leakage, insecure output handling, excessive agency, data poisoning, failures in embeddings, supply chain, uncontrolled consumption, and attacks against agents. Workflows with Python, Bash, Docker, curl, jq, grep, FastAPI, Pydantic, ChromaDB, Garak, PyRIT, Wireshark, tcpdump, JSONL logs, synthetic canaries, schemas, allowlists, AI Gateways, output validation, hardening, monitoring, and incident response in applications with LLMs are also covered.You will learn to: \* Build LLM Security laboratories in Kali Linux with isolation, evidence, and automation \* Analyze inference pipelines, prompts, context, RAG, embeddings, and vector databases \* Test prompt injection, jailbreaks, data leakage, and insecure output handling \* Validate autonomous agents, plugins, tools, external APIs, and downstream systems \* Apply OWASP LLM 2025 and OWASP Agentic 2026 to real threat models \* Use Python, Docker, curl, jq, grep, Garak, and PyRIT in authorized audits \* Build hardening, observability, incident response, and maturity controls in AI securityBy the end, you will be able to execute complete LLM Security routines with Kali Linux, integrating technical reconnaissance, controlled adversarial tests, RAG validation, agent analysis, hardening, monitoring, evidence collection, incident response, and production of professional reports for audits, authorized AI red teaming, and defense of applications with generative AI. …
N° de ref. del artículo 9798195878467
- Título
- KALI LINUX LLMs SECURITY : Develop Security Methods in AI Models with High-Performance Tools
- Autor
- Diego Rodrigues
- Editorial
- Independently Published Mai 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798195878467
- Peso del artículo
- 583 gramos
- Dimensiones
- 229x152x31 mm
- Serie
- Libro 3 de 32: KALI LINUX & Frameworks USA
KALI LINUX LLMs SECURITY: Develop Security Methods in AI Models with High-Performance Tools
This book presents a practical approach to auditing, defense, and security validation in applications with LLMs using Kali Linux as the central platform for laboratory, automation, and evidence production. Aimed at professionals, students, and cybersecurity operators, the content demonstrates how to analyze language models, inference pipelines, RAG, vector databases, autonomous agents, plugins, external tools, logs, and downstream systems in authorized AI Security scenarios.
The work explores current risks in generative AI based on OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 and OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026, connecting prompt injection, jailbreaks, data leakage, insecure output handling, excessive agency, data poisoning, failures in embeddings, supply chain, uncontrolled consumption, and attacks against agents. Workflows with Python, Bash, Docker, curl, jq, grep, FastAPI, Pydantic, ChromaDB, Garak, PyRIT, Wireshark, tcpdump, JSONL logs, synthetic canaries, schemas, allowlists, AI Gateways, output validation, hardening, monitoring, and incident response in applications with LLMs are also covered.
You will learn to:
* Build LLM Security laboratories in Kali Linux with isolation, evidence, and automation * Analyze inference pipelines, prompts, context, RAG, embeddings, and vector databases * Test prompt injection, jailbreaks, data leakage, and insecure output handling * Validate autonomous agents, plugins, tools, external APIs, and downstream systems * Apply OWASP LLM 2025 and OWASP Agentic 2026 to real threat models * Use Python, Docker, curl, jq, grep, Garak, and PyRIT in authorized audits * Build hardening, observability, incident response, and maturity controls in AI security
By the end, you will be able to execute complete LLM Security routines with Kali Linux, integrating technical reconnaissance, controlled adversarial tests, RAG validation, agent analysis, hardening, monitoring, evidence collection, incident response, and production of professional reports for audits, authorized AI red teaming, and defense of applications with generative AI.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
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Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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