اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استقرار امن پردازش‌های هوش مصنوعی با استفاده از کانتینرهای محافظت‌شده و مدل‌های زبان بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار امن پردازش‌های هوش مصنوعی با استفاده از کانتینرهای محافظت‌شده و مدل‌های زبان بزرگ

موضوع کلی: امنیت و محاسبات ابری در هوش مصنوعی

موضوع میانی: حفاظت از داده‌ها و پردازش‌های حساس در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و محاسبات ابری
• 2. مبانی هوش مصنوعی در محیط ابری
• 3. معماری‌های رایج محاسبات ابری
• 4. مفهوم امنیت در محاسبات ابری
• 5. چالش‌های امنیتی در پردازش‌های هوش مصنوعی
• 6. اهمیت حفاظت از داده‌ها در هوش مصنوعی
• 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 8. کاربرد LLMs در استراتژی‌های ابری
• 9. مفهوم کانتینرهای محافظت‌شده
• 10. نیاز به کانتینرهای محافظت‌شده برای LLMs
• 11. مزایای کانتینرهای محافظت‌شده
• 12. انواع کانتینرهای محافظت‌شده
• 13. فناوری‌های کلیدی کانتینرهای محافظت‌شده
• 14. تکنولوژی Intel SGX
• 15. تکنولوژی AMD SEV
• 16. تکنولوژی ARM TrustZone
• 17. تکنولوژی‌های مجازی‌سازی امن
• 18. پیاده‌سازی کانتینرهای محافظت‌شده
• 19. نصب و پیکربندی محیط کانتینر محافظت‌شده
• 20. استقرار LLMs در کانتینرهای محافظت‌شده
• 21. ملاحظات امنیتی در استقرار LLMs
• 22. مدیریت کلید در کانتینرهای محافظت‌شده
• 23. رمزنگاری داده‌ها در حالت استراحت
• 24. رمزنگاری داده‌ها در حین پردازش
• 25. حفاظت از مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. جلوگیری از نشت مدل
• 27. جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به مدل
• 28. حفاظت از داده‌های آموزشی LLMs
• 29. حفاظت از داده‌های ورودی LLMs
• 30. حفاظت از خروجی‌های LLMs
• 31. استراتژی‌های مهاجرت (Lift-and-Shift) برای AI
• 32. چالش‌های مهاجرت AI به ابر
• 33. مزایای مهاجرت AI به ابر
• 34. برنامه‌ریزی برای مهاجرت AI
• 35. مراحل مهاجرت AI
• 36. انتقال بار کاری AI به ابر
• 37. بهینه‌سازی بار کاری AI در ابر
• 38. تست و اعتبارسنجی بار کاری AI مهاجرت‌یافته
• 39. نظارت و مدیریت بار کاری AI در ابر
• 40. امنیت در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار (SDLC) برای AI
• 41. امنیت در استقرار (Deployment)
• 42. امنیت در نگهداری (Maintenance)
• 43. مدیریت ریسک در محاسبات ابری AI
• 44. ارزیابی ریسک امنیتی
• 45. کاهش ریسک‌های امنیتی
• 46. مطالعات موردی پیاده‌سازی کانتینرهای محافظت‌شده
• 47. مطالعات موردی استقرار LLMs در ابر
• 48. مطالعات موردی مهاجرت AI به ابر
• 49. آینده کانتینرهای محافظت‌شده در AI
• 50. تحولات آتی در امنیت ابری AI
• 51. نوآوری‌ها در حفاظت از داده‌های حساس
• 52. ملاحظات حقوقی و انطباق در امنیت ابری
• 53. قوانین حفاظت از داده در ایران
• 54. استانداردهای امنیتی داخلی
• 55. انطباق با مقررات ملی
• 56. اصول طراحی امن برای سیستم‌های AI
• 57. الگوهای طراحی امن
• 58. بهترین شیوه‌ها در امنیت ابری
• 59. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در ابر
• 60. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 61. احراز هویت چند عاملی (MFA)
• 62. امنیت شبکه در محیط ابری
• 63. فایروال‌ها و سیستم‌های تشخیص نفوذ
• 64. رمزنگاری ارتباطات (TLS/SSL)
• 65. امنیت سیستم‌عامل و کانتینر
• 66. پچ کردن و به‌روزرسانی سیستم‌ها
• 67. اسکن آسیب‌پذیری
• 68. مدیریت لاگ و مانیتورینگ امنیتی
• 69. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها
• 70. تشخیص و پاسخ به حوادث امنیتی
• 71. پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه
• 72. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری
• 73. برنامه‌ریزی بازیابی فاجعه
• 74. آموزش و آگاهی امنیتی برای تیم‌ها
• 75. فرهنگ امنیتی در سازمان
• 76. آموزش کارکنان در مورد تهدیدات
• 77. کاربرد LLMs در تحلیل امنیتی
• 78. شناسایی تهدیدات با LLMs
• 79. تحلیل لاگ با LLMs
• 80. پیش‌بینی حملات سایبری با LLMs
• 81. مدل‌های زبان بزرگ و حفظ حریم خصوصی
• 82. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی برای LLMs
• 83. حذف اطلاعات حساس از داده‌های آموزشی
• 84. حفظ حریم خصوصی در خروجی LLMs
• 85. احتمال حملات به LLMs
• 86. حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection)
• 87. حملات مسموم‌سازی داده (Data Poisoning)
• 88. مقابله با حملات به LLMs
• 89. اعتبارسنجی ورودی‌ها
• 90. اعتبارسنجی خروجی‌ها
• 91. تکنیک‌های دفاعی برای LLMs
• 92. ملاحظات اخلاقی در استفاده از AI امن
• 93. مسئولیت‌پذیری در AI
• 94. شفافیت در سیستم‌های AI
• 95. عدالت و عدم تبعیض در AI
• 96. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده امنیت AI
• 97. نکات پایانی در مورد امنیت محاسبات ابری AI
• 98. نقش کانتینرهای محافظت‌شده در آینده AI
• 99. روندهای نوظهور در امنیت AI
• 100. پیشرفت‌های آتی در LLMs امن