اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی روش‌های نوین ارزیابی و آزمون نفوذ مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره روش‌های نوین ارزیابی و آزمون نفوذ مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و امنیت سایبری

موضوع میانی: ارزیابی امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و کاربردهای آن
• 2. آشنایی با مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 3. معماری و عملکرد LLM ها
• 4. آموزش و تنظیم دقیق LLM ها
• 5. مفاهیم پایه امنیت سایبری
• 6. انواع حملات سایبری رایج
• 7. معرفی ارزیابی امنیتی
• 8. اهمیت ارزیابی امنیتی LLM ها
• 9. چالش‌های امنیتی در LLM ها
• 10. مقدمه‌ای بر رد تیمینگ (Red Teaming)
• 11. اصول رد تیمینگ در امنیت سایبری
• 12. رد تیمینگ LLM ها: اهداف و رویکردها
• 13. شناسایی آسیب‌پذیری‌های LLM
• 14. تکنیک‌های استخراج اطلاعات حساس از LLM
• 15. تولید محتوای مضر و گمراه‌کننده توسط LLM
• 16. حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection)
• 17. انواع حملات تزریق پرامپت
• 18. روش‌های مقابله با تزریق پرامپت
• 19. حملات مسموم‌سازی داده (Data Poisoning)
• 20. تأثیر مسموم‌سازی داده بر LLM
• 21. روش‌های تشخیص و جلوگیری از مسموم‌سازی داده
• 22. حملات خروج از محدوده (Jailbreaking)
• 23. تکنیک‌های Jailbreaking LLM
• 24. ارزیابی مقاومت LLM در برابر Jailbreaking
• 25. حملات سرقت مدل (Model Stealing)
• 26. روش‌های سرقت مدل‌های LLM
• 27. حفاظت از مدل‌ها در برابر سرقت
• 28. حملات انکار سرویس (Denial of Service) علیه LLM
• 29. طراحی حملات DoS برای LLM
• 30. راه‌های کاهش آسیب‌پذیری در برابر DoS
• 31. ارزیابی امنیتی معماری‌های LLM
• 32. آزمون نفوذ بر روی API های LLM
• 33. امنیت داده‌ها در آموزش LLM
• 34. حریم خصوصی و حفاظت از اطلاعات در LLM
• 35. پیامدهای امنیتی سوگیری در LLM
• 36. ارزیابی سوگیری‌های اخلاقی در LLM
• 37. توسعه ابزارهای ارزیابی امنیتی LLM
• 38. خودکارسازی فرآیندهای رد تیمینگ LLM
• 39. مجموعه داده‌های تست برای ارزیابی امنیتی
• 40. استانداردهای ارزیابی امنیتی LLM
• 41. چارچوب‌های ارزیابی امنیتی LLM
• 42. مدیریت ریسک در پروژه‌های LLM
• 43. قوانین و مقررات امنیت سایبری در ایران
• 44. قوانین مربوط به حفاظت از داده‌ها
• 45. مسئولیت‌پذیری در قبال آسیب‌پذیری‌های LLM
• 46. اخلاق در رد تیمینگ LLM
• 47. مسائل حقوقی مرتبط با LLM
• 48. مطالعات موردی حملات موفق به LLM
• 49. درس‌های آموخته از حوادث امنیتی LLM
• 50. بهترین شیوه‌ها برای توسعه امن LLM
• 51. توسعه مدل‌های LLM مقاوم در برابر حملات
• 52. امنیت در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار (SDLC) برای LLM
• 53. روش‌های دفاع فعال (Active Defense) در برابر حملات LLM
• 54. مانیتورینگ و تشخیص نفوذ در سیستم‌های LLM
• 55. پاسخگویی به حوادث امنیتی LLM
• 56. بازنگری امنیتی دوره‌ای LLM ها
• 57. اهمیت آموزش مستمر در امنیت LLM
• 58. تیم‌سازی برای رد تیمینگ LLM
• 59. ارتباط با جامعه امنیت سایبری
• 60. نقش نهادهای نظارتی در امنیت LLM
• 61. توسعه ابزارهای بومی برای ارزیابی LLM
• 62. آینده رد تیمینگ LLM
• 63. نوآوری در تکنیک‌های حمله و دفاع LLM
• 64. ارزیابی امنیتی مدل‌های تولید کننده تصویر
• 65. ارزیابی امنیتی مدل‌های تشخیص صدا
• 66. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی در اینترنت اشیاء (IoT)
• 67. کاربرد LLM در امنیت سایبری
• 68. استفاده از LLM برای شناسایی تهدیدات
• 69. مدل‌های زبانی بزرگ و تشخیص بدافزار
• 70. LLM ها و تحلیل لاگ‌های امنیتی
• 71. کاربرد LLM در شناسایی حملات فیشینگ
• 72. ارزیابی امنیتی سیستم‌های مبتنی بر LLM
• 73. تکنیک‌های نفوذ به سیستم‌های مبتنی بر LLM
• 74. مستندسازی آسیب‌پذیری‌های LLM
• 75. گزارش‌دهی امنیتی و مدیریت یافته‌ها
• 76. تعامل با توسعه‌دهندگان LLM برای رفع اشکال
• 77. راهنمای جامع ارزیابی امنیتی LLM
• 78. اصول اولیه رمزنگاری و کاربرد آن در LLM
• 79. مدیریت هویت و دسترسی در سیستم‌های LLM
• 80. امنیت زیرساخت‌های ابری برای LLM
• 81. پروتکل‌های ارتباطی امن برای LLM
• 82. استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود امنیت سایبری
• 83. یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری‌های امنیتی
• 84. شبکه‌های عصبی در شناسایی تهدیدات پیشرفته
• 85. مفاهیم پایه رمزنگاری کلید عمومی
• 86. کاربرد بلاکچین در امنیت LLM
• 87. اصول حاکمیت داده در LLM
• 88. مدیریت ریسک‌های سایبری مرتبط با LLM
• 89. اهمیت تست نفوذ در سازمان‌ها
• 90. مراحل انجام تست نفوذ
• 91. انواع تست نفوذ (جعبه سیاه، سفید، خاکستری)
• 92. ارتباط تست نفوذ با ارزیابی امنیتی LLM
• 93. آشنایی با ابزارهای رایج تست نفوذ
• 94. نکات تکمیلی در ارزیابی امنیتی LLM