اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ایمن‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد در برابر تهدیدات سایبری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ایمن‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد در برابر تهدیدات سایبری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و امنیت سایبری

موضوع میانی: امنیت در مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و امنیت سایبری
• 2. مبانی هوش مصنوعی مولد
• 3. معماری مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 4. کاربردهای هوش مصنوعی مولد
• 5. مفاهیم کلیدی امنیت سایبری
• 6. تهدیدات رایج در فضای سایبری
• 7. مروری بر حملات مبتنی بر هوش مصنوعی
• 8. ملاحظات امنیتی در توسعه LLM
• 9. چرخه عمر امنیتی LLM
• 10. شناسایی آسیب‌پذیری‌های LLM
• 11. تکنیک‌های حمله به LLM
• 12. تزریق دستور (Prompt Injection)
• 13. تزریق دستور مستقیم و غیرمستقیم
• 14. حملات مبتنی بر داده‌های سمی
• 15. سمی‌سازی داده‌های آموزشی
• 16. تشخیص و مقابله با داده‌های سمی
• 17. حملات سرقت مدل (Model Stealing)
• 18. حملات استخراج دانش (Knowledge Extraction)
• 19. حملات انکار سرویس (DoS) در LLM
• 20. حملات سوءاستفاده از منابع
• 21. حملات افشای اطلاعات حساس
• 22. حریم خصوصی در LLM
• 23. حفاظت از داده‌های آموزشی
• 24. حفاظت از داده‌های کاربر
• 25. رمزنگاری و امنیت داده در LLM
• 26. احراز هویت و مجوز دسترسی در LLM
• 27. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 28. امنیت زیرساخت‌های LLM
• 29. امنیت پلتفرم‌های ابری برای LLM
• 30. امنیت شبکه‌های ارتباطی LLM
• 31. امنیت در مرحله استقرار LLM
• 32. امنیت در مرحله بهره‌برداری LLM
• 33. نظارت و پایش امنیتی LLM
• 34. ثبت رویدادها و تحلیل لاگ‌ها
• 35. مدیریت حوادث امنیتی در LLM
• 36. پاسخگویی به حوادث امنیتی
• 37. آموزش و آگاهی‌بخشی امنیتی
• 38. استانداردهای امنیتی برای LLM
• 39. چارچوب‌های ارزیابی امنیتی LLM
• 40. مدل‌های بلوغ امنیتی LLM
• 41. قوانین و مقررات مرتبط با امنیت LLM
• 42. حقوق مالکیت فکری در LLM
• 43. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی LLM
• 44. اخلاق در توسعه و کاربرد LLM
• 45. توسعه LLM با رویکرد امنیتی (Security by Design)
• 46. مهندسی ایمنی در LLM
• 47. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی LLM
• 48. روش‌های تست خودکار LLM
• 49. تست انسانی و شبیه‌سازی حملات
• 50. پایش مستمر آسیب‌پذیری‌ها
• 51. مدیریت وصله‌های امنیتی برای LLM
• 52. امنیت در زنجیره تأمین نرم‌افزار LLM
• 53. امنیت در کتابخانه‌ها و وابستگی‌ها
• 54. تأیید صحت و اصالت مؤلفه‌ها
• 55. مدیریت ریسک امنیتی در پروژه‌های LLM
• 56. شناسایی و ارزیابی ریسک‌ها
• 57. برنامه‌ریزی کاهش ریسک
• 58. امنیت در مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLM)
• 59. چالش‌های امنیتی مدل‌های چندوجهی
• 60. حملات متقابل بین مدالیته‌ها
• 61. امنیت در LLMهای تخصصی
• 62. امنیت در LLMهای مبتنی بر علم پزشکی
• 63. امنیت در LLMهای مبتنی بر حقوق
• 64. امنیت در LLMهای مالی
• 65. امنیت در LLMهای دولتی
• 66. تکنیک‌های دفاعی در برابر حملات LLM
• 67. اعتبارسنجی ورودی‌ها (Input Validation)
• 68. فیلتر کردن و پاکسازی دستورات
• 69. استفاده از مدل‌های دفاعی
• 70. تکنیک‌های کاهش خطر تزریق دستور
• 71. مقابله با حملات داده‌های سمی
• 72. پیشگیری از سرقت مدل
• 73. حفاظت از دانش مدل
• 74. مکانیسم‌های امنیتی در APIهای LLM
• 75. کنترل دسترسی به API
• 76. مدیریت ترافیک API
• 77. امنیت در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 78. چالش‌های امنیتی در NLP
• 79. کاربرد NLP در امنیت سایبری
• 80. استفاده از LLM برای بهبود امنیت سایبری
• 81. شناسایی بدافزار با LLM
• 82. تحلیل لاگ‌ها با LLM
• 83. تشخیص نفوذ با LLM
• 84. پاسخ به حوادث با LLM
• 85. تولید گزارش‌های امنیتی با LLM
• 86. ابزارهای امنیتی مبتنی بر LLM
• 87. پلتفرم‌های امنیتی یکپارچه با LLM
• 88. آینده امنیت LLM
• 89. روندهای نوظهور در حملات LLM
• 90. نوآوری در روش‌های دفاعی
• 91. نقش هوش مصنوعی در امنیت سایبری آینده
• 92. آموزش مداوم در حوزه امنیت LLM
• 93. توسعه مهارت‌های تخصصی در امنیت LLM
• 94. همکاری بین‌المللی در امنیت سایبری LLM
• 95. تدوین استانداردهای جهانی برای امنیت LLM
• 96. تعهد به توسعه مسئولانه LLM
• 97. فرهنگ‌سازی امنیت در سازمان‌ها
• 98. امنیت سایبری پایدار برای هوش مصنوعی مولد