اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌سازی تهدید برای سامانه‌های هوش مصنوعی در عصر نوین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی تهدید برای سامانه‌های هوش مصنوعی در عصر نوین

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌سازی تهدید در سیستم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری و هوش مصنوعی
• 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
• 3. کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای امروز
• 4. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی تهدید
• 5. چرایی اهمیت مدل‌سازی تهدید
• 6. اصول و چارچوب‌های مدل‌سازی تهدید
• 7. مدل‌سازی تهدید در سیستم‌های سنتی
• 8. مراحل کلیدی در مدل‌سازی تهدید
• 9. شناسایی دارایی‌ها و دارایی‌های دیجیتال
• 10. شناسایی تهدیدات بالقوه
• 11. ارزیابی ریسک و اولویت‌بندی تهدیدات
• 12. توسعه استراتژی‌های کاهش ریسک
• 13. پیاده‌سازی و نظارت بر کنترل‌های امنیتی
• 14. بازنگری و به‌روزرسانی مدل تهدید
• 15. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 16. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 17. آموزش و تنظیم مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 18. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در امنیت سایبری
• 19. مدل‌سازی تهدید برای سیستم‌های هوش مصنوعی مولد
• 20. چالش‌های امنیتی هوش مصنوعی مولد
• 21. حملات رایج به مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. تزریق دستور (Prompt Injection)
• 23. جعل داده‌های آموزشی (Data Poisoning)
• 24. حملات استخراج مدل (Model Extraction)
• 25. حملات فرار از تشخیص (Evasion Attacks)
• 26. حملات مسموم‌سازی خروجی (Output Poisoning)
• 27. حملات سوگیری و تبعیض (Bias and Discrimination Attacks)
• 28. حملات انکار سرویس (Denial of Service) بر مدل‌های AI
• 29. حملات افشای اطلاعات حساس (Sensitive Data Leakage)
• 30. حملات دستکاری خروجی (Output Manipulation)
• 31. تکنیک‌های دفاعی در برابر حملات هوش مصنوعی
• 32. اعتبارسنجی ورودی و خروجی مدل‌ها
• 33. آموزش مقاوم (Robust Training)
• 34. انتقال یادگیری امن (Secure Transfer Learning)
• 35. فیلترینگ و پاکسازی داده‌های ورودی
• 36. تشخیص ناهنجاری در رفتار مدل
• 37. استفاده از مدل‌های امنیتی برای حفاظت از مدل‌های AI
• 38. مدیریت دسترسی و احراز هویت در سیستم‌های AI
• 39. رمزنگاری داده‌ها در طول عمر مدل AI
• 40. اصول طراحی امن برای سیستم‌های AI
• 41. امنیت در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار (SDLC) برای AI
• 42. امنیت در جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 43. امنیت در آموزش و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 44. امنیت در استقرار و عملیات مدل‌ها
• 45. امنیت در نظارت و نگهداری مدل‌ها
• 46. مدل‌سازی تهدید در فرآیند توسعه هوش مصنوعی
• 47. تعریف محدوده و اهداف مدل‌سازی تهدید برای AI
• 48. شناسایی اجزای سیستم هوش مصنوعی
• 49. شناسایی نقاط ضعف و آسیب‌پذیری‌های بالقوه
• 50. شناسایی تهدیدات مرتبط با هوش مصنوعی
• 51. ارزیابی احتمال و تاثیر تهدیدات
• 52. تعیین و اولویت‌بندی اقدامات کنترلی
• 53. مستندسازی مدل تهدید
• 54. بررسی و بازنگری مدل تهدید
• 55. مدل‌سازی تهدید برای سیستم‌های یادگیری عمیق
• 56. مدل‌سازی تهدید برای شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 57. مدل‌سازی تهدید برای شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 58. مدل‌سازی تهدید برای مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 59. مدل‌سازی تهدید در هوش مصنوعی توزیع‌شده
• 60. مدل‌سازی تهدید در یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 61. مدل‌سازی تهدید در سیستم‌های چند عاملی (Multi-Agent Systems)
• 62. مدل‌سازی تهدید در هوش مصنوعی قابل تفسیر (Explainable AI - XAI)
• 63. چالش‌های مدل‌سازی تهدید برای AI قابل تفسیر
• 64. تکنیک‌های مدل‌سازی تهدید برای XAI
• 65. مدل‌سازی تهدید در اخلاق هوش مصنوعی
• 66. سوگیری‌های الگوریتمی و تبعیض
• 67. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها در AI
• 68. شفافیت و قابلیت توضیح در AI
• 69. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های AI
• 70. مدل‌سازی تهدید برای سیستم‌های AI در حوزه مالی (FinTech)
• 71. مدل‌سازی تهدید برای سیستم‌های AI در حوزه سلامت (HealthTech)
• 72. مدل‌سازی تهدید برای سیستم‌های AI در صنعت
• 73. مدل‌سازی تهدید برای سیستم‌های AI در دولت الکترونیک
• 74. چارچوب‌های استاندارد مدل‌سازی تهدید برای AI
• 75. OWASP Top 10 for LLM Applications
• 76. MITRE ATLAS (Adversarial Machine Learning Threat, Actors, Tactics, Techniques, and Common Weaknesses)
• 77. تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی تهدید
• 78. استفاده از سناریوهای حمله (Attack Scenarios)
• 79. استفاده از درختان حمله (Attack Trees)
• 80. استفاده از شبیه‌سازی (Simulation)
• 81. مدیریت ریسک در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 82. ارتباط بین مدل‌سازی تهدید و مدیریت ریسک
• 83. تدوین سیاست‌های امنیتی برای سیستم‌های AI
• 84. آموزش و آگاهی‌بخشی در مورد امنیت AI
• 85. ارزیابی دوره‌ای امنیت سیستم‌های AI
• 86. آینده مدل‌سازی تهدید در عصر هوش مصنوعی
• 87. نوآوری‌ها و روندهای جدید در امنیت AI
• 88. نقش قوانین و مقررات در امنیت AI
• 89. همکاری بین‌المللی در زمینه امنیت AI
• 90. اهمیت رویکرد پیشگیرانه در امنیت سایبری AI
• 91. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در مدل‌سازی تهدید AI