اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ارزیابی امنیتی کاربردهای هوش مصنوعی مولد (Red Teaming LLM Applications)
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ارزیابی امنیتی کاربردهای هوش مصنوعی مولد (Red Teaming LLM Applications)
موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی
موضوع میانی: ارزیابی و تست نفوذ سیستمهای هوش مصنوعی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی امنیت سایبری در هوش مصنوعی
- 2. مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد
- 3. معماری مدلهای زبان بزرگ (LLMs)
- 4. آسیبپذیریهای عمومی در سیستمهای هوش مصنوعی
- 5. اصول ارزیابی امنیتی (Red Teaming)
- 6. انواع حملات به مدلهای هوش مصنوعی
- 7. تکنیکهای مهندسی پرامپت برای ارزیابی
- 8. تشخیص و جلوگیری از تزریق پرامپت
- 9. حملات تزریقی در LLMs
- 10. آسیبپذیریهای مرتبط با دادههای آموزشی
- 11. حریم خصوصی و حفاظت از داده در LLMs
- 12. مدیریت خروجیهای نامناسب و سمی
- 13. تست نفوذ در سیستمهای مبتنی بر LLM
- 14. استفاده از ابزارهای خودکار برای ارزیابی
- 15. روشهای دستی برای کشف آسیبپذیریها
- 16. ارزیابی امنیتی رابطهای کاربری LLM
- 17. امنیت APIهای مدلهای هوش مصنوعی
- 18. مدیریت احراز هویت و مجوزها در LLMs
- 19. حملات انکار سرویس (DoS) به LLMs
- 20. آسیبپذیریهای مرتبط با توکنسازی
- 21. حملات بازیابی اطلاعات حساس
- 22. تست نفوذ در کاربردهای خاص LLM
- 23. مدلهای زبانی در پردازش زبان طبیعی
- 24. کاربردهای LLM در تولید محتوا
- 25. LLMها و امنیت اطلاعات
- 26. ارزیابی امنیتی سیستمهای چتبات
- 27. امنیت دستیارهای مجازی هوشمند
- 28. تست نفوذ در سیستمهای پرسش و پاسخ
- 29. LLMها در تحلیل دادههای متنی
- 30. امنیت مدلهای خلاصهسازی متن
- 31. ارزیابی سیستمهای ترجمه ماشینی
- 32. LLMها و امنیت شبکههای اجتماعی
- 33. تست نفوذ در رباتهای تلگرامی مبتنی بر LLM
- 34. امنیت مدلهای تولید کد
- 35. ارزیابی آسیبپذیریهای کد تولید شده
- 36. LLMها در تشخیص ناهنجاری
- 37. امنیت سیستمهای تشخیص تقلب
- 38. تست نفوذ در برنامههای کاربردی هوش مصنوعی
- 39. مدیریت ریسک در پیادهسازی LLM
- 40. پاسخگویی و شفافیت در هوش مصنوعی
- 41. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
- 42. چارچوبهای قانونی برای هوش مصنوعی
- 43. استانداردهای امنیتی در هوش مصنوعی
- 44. مستندسازی فرآیند Red Teaming
- 45. گزارشدهی یافتههای امنیتی
- 46. مدیریت آسیبپذیریهای کشف شده
- 47. بهبود مستمر امنیت LLMs
- 48. آموزش و آگاهیبخشی امنیتی
- 49. سناریوهای حمله پیشرفته
- 50. تست نفوذ در سیستمهای چندوجهی
- 51. LLMها و امنیت سایبری در صنعت
- 52. ارزیابی امنیتی در حوزه سلامت
- 53. کاربرد LLM در آموزش و پژوهش
- 54. امنیت سیستمهای توصیهگر
- 55. تست نفوذ در بازیهای ویدئویی هوش مصنوعی
- 56. LLMها و امنیت در اقتصاد دیجیتال
- 57. حملات هدفمند علیه سیستمهای LLM
- 58. امنیت در معماریهای توزیعشده LLM
- 59. ارزیابی حملات زنجیره تأمین نرمافزار
- 60. تکنیکهای دفاعی در برابر حملات LLM
- 61. استفاده از هوش مصنوعی برای دفاع سایبری
- 62. امنیت مدلهای یادگیری تقویتی
- 63. ارزیابی ریسکهای نوظهور در LLMها
- 64. مدیریت حوادث امنیتی سایبری
- 65. نظارت و ثبت وقایع امنیتی
- 66. تحلیل لاگها و رویدادها
- 67. فرهنگسازی امنیت سایبری
- 68. اهمیت تست نفوذ مداوم
- 69. روشهای ارزیابی امنیتی پیشرفته
- 70. ارزیابی امنیتی در چرخه عمر توسعه نرمافزار
- 71. مدیریت دسترسی در سیستمهای هوش مصنوعی
- 72. امنیت لایههای زیرین زیرساخت LLM
- 73. تست نفوذ در محیطهای ابری
- 74. امنیت دادههای حساس ورودی و خروجی
- 75. ارزیابی آسیبپذیریهای مرتبط با حافظه
- 76. حملات کانال جانبی در LLMs
- 77. امنیت مدلهای فدرال لرنینگ
- 78. ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی در برابر حملات adversarial
- 79. تکنیکهای ضدحمله برای LLMs
- 80. مدیریت آسیبپذیریهای پیچیده
- 81. نقش مهندسی اجتماعی در حملات LLM
- 82. ارزیابی ریسکهای تجاری ناشی از حملات
- 83. تدوین سیاستهای امنیتی برای LLMs
- 84. استانداردهای بینالمللی امنیت هوش مصنوعی
- 85. آینده امنیت کاربردهای هوش مصنوعی مولد
- 86. درسهای آموخته از حوادث امنیتی
- 87. توسعه ابزارهای ارزیابی بومی
- 88. ارزیابی امنیتی در چارچوب فقهی
- 89. مقررات بانک مرکزی در رمزارزها (اشاره)
- 90. قوانین مربوط به حریم خصوصی داده
- 91. چارچوبهای قانونی مبارزه با جرایم سایبری
- 92. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
- 93. اهمیت آموزش مستمر در امنیت سایبری
- 94. مدیریت بحران در حملات سایبری
- 95. امنیت در قراردادهای هوشمند مبتنی بر LLM
- 96. ارزیابی مقاومت سیستمها در برابر حملات
- 97. اهمیت مستندسازی امنیتی
- 98. اصول حفاظت از اطلاعات در LLMs
- 99. تکنیکهای شناسایی نفوذ در سیستمهای AI
- 100. مدیریت دسترسی مبتنی بر نقش در LLMs
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.