اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی امنیتی در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی (MLSecOps)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی امنیتی در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی (MLSecOps)

موضوع کلی: امنیت داده‌ها و سامانه‌های نرم‌افزاری

موضوع میانی: معماری و فرآیندهای امنیتی در توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
• 2. اصول بنیادین توسعه امن نرم‌افزار
• 3. مفاهیم کلیدی DevSecOps
• 4. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار و نقاط امنیتی
• 5. امنیت در مرحله طراحی و معماری
• 6. مدل‌سازی تهدید در معماری نرم‌افزار
• 7. اصول کدنویسی امن
• 8. مدیریت پیکربندی امن
• 9. ابزارهای تحلیل کد ایستا (SAST)
• 10. ابزارهای تحلیل کد پویا (DAST)
• 11. امنیت در مرحله تست نرم‌افزار
• 12. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
• 13. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی
• 14. تست امنیت APIها
• 15. امنیت در مرحله استقرار (Deployment)
• 16. مدیریت دسترسی و هویت (IAM)
• 17. امنیت زیرساخت ابری
• 18. کانتینرسازی و امنیت آن
• 19. امنیت در مرحله عملیات (Operations)
• 20. نظارت و ثبت وقایع امنیتی (Logging & Monitoring)
• 21. مدیریت حوادث امنیتی (Incident Response)
• 22. بازیابی فاجعه و تداوم کسب‌وکار
• 23. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 24. معماری‌های پایه در هوش مصنوعی
• 25. مبانی یادگیری ماشین
• 26. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 27. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 28. مفاهیم MLSecOps
• 29. چالش‌های امنیتی در سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 30. امنیت داده‌ها در یادگیری ماشین
• 31. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 32. حملات متخاصم به مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. تکنیک‌های دفاع در برابر حملات متخاصم
• 34. امنیت در مرحله پیش‌پردازش داده‌ها
• 35. اعتبارسنجی و پاکسازی داده‌ها
• 36. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
• 37. حفاظت از یکپارچگی مدل
• 38. امنیت در زمان آموزش مدل
• 39. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 40. استانداردهای امنیتی برای هوش مصنوعی
• 41. چارچوب‌های MLSecOps
• 42. پیاده‌سازی MLSecOps در چرخه حیات توسعه
• 43. امنیت در مرحله جمع‌آوری داده‌ها
• 44. امنیت در مرحله ذخیره‌سازی داده‌ها
• 45. امنیت در مرحله انتقال داده‌ها
• 46. مدیریت دسترسی به داده‌های آموزشی
• 47. حفاظت از داده‌ها در برابر نشت
• 48. تشخیص داده‌های مخرب یا آلوده
• 49. امنیت در مدل‌های یادگیری تقویتی
• 50. امنیت در مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 51. امنیت در مدل‌های بینایی ماشین
• 52. تست امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی
• 53. ارزیابی میزان آسیب‌پذیری مدل‌ها
• 54. بازرسی مدل‌های آموزش‌دیده
• 55. اصلاح و بهبود امنیتی مدل‌ها
• 56. امنیت در زمان استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 57. مانیتورینگ امنیتی مدل‌های در حال اجرا
• 58. تشخیص انحراف در رفتار مدل
• 59. مدیریت نسخه‌های امن مدل
• 60. امنیت در برابر حملات تزریق داده
• 61. حملات مسموم‌سازی داده (Data Poisoning)
• 62. حملات استخراج مدل (Model Extraction)
• 63. حملات فرار از تشخیص (Evasion Attacks)
• 64. حملات دستکاری خروجی (Output Manipulation)
• 65. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
• 66. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 67. رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
• 68. حفظ حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
• 69. ابزارهای امنیتی برای MLSecOps
• 70. ادغام ابزارهای امنیتی در CI/CD
• 71. اتوماسیون فرآیندهای امنیتی
• 72. مدیریت ریسک در پروژه‌های MLSecOps
• 73. ایجاد فرهنگ امنیتی در تیم‌های توسعه
• 74. آموزش و آگاهی‌بخشی امنیتی
• 75. ارزیابی مستمر امنیت سیستم‌های هوش مصنوعی
• 76. مدیریت آسیب‌پذیری در کتابخانه‌های هوش مصنوعی
• 77. امنیت در برابر حملات زنجیره تأمین نرم‌افزار
• 78. امنیت در ادغام با سیستم‌های موجود
• 79. مستندسازی امنیتی پروژه‌های هوش مصنوعی
• 80. برنامه‌ریزی واکنش به حوادث امنیتی در MLSecOps
• 81. مطالعات موردی موفق در MLSecOps
• 82. آینده MLSecOps و امنیت هوش مصنوعی
• 83. ملاحظات قانونی و اخلاقی در هوش مصنوعی
• 84. چارچوب‌های نظارتی برای هوش مصنوعی
• 85. پیاده‌سازی کنترل‌های امنیتی مؤثر
• 86. ارزیابی ریسک‌های خاص هوش مصنوعی
• 87. مدیریت دسترسی به منابع محاسباتی
• 88. امنیت در استفاده از سرویس‌های ابری AI/ML
• 89. حفاظت از دارایی‌های فکری مرتبط با هوش مصنوعی
• 90. مقاوم‌سازی مدل‌ها در برابر حملات
• 91. تکنیک‌های تشخیص و جلوگیری از حملات
• 92. بهبود مستمر فرآیندهای امنیتی
• 93. اهمیت بازبینی کد امنیتی در پروژه‌های AI/ML
• 94. مدیریت دارایی‌های دیجیتال مرتبط با هوش مصنوعی
• 95. اصول طراحی امن برای سامانه‌های هوش مصنوعی
• 96. پیاده‌سازی اصول DevSecOps در پروژه‌های AI/ML
• 97. توسعه نرم‌افزار امن با رویکرد MLSecOps
• 98. امنیت در چرخه کامل عمر سامانه‌های هوش مصنوعی