اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی تأمین امنیت در استقرار مدلهای هوش مصنوعی (AI Model Deployment Security)
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تأمین امنیت در استقرار مدلهای هوش مصنوعی (AI Model Deployment Security)
موضوع کلی: امنیت و پیادهسازی سامانههای هوش مصنوعی
موضوع میانی: استقرار ایمن و مطمئن مدلهای هوش مصنوعی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی امنیت در هوش مصنوعی
- 2. مقدمهای بر استقرار مدلهای هوش مصنوعی
- 3. چرخه حیات توسعه مدل هوش مصنوعی
- 4. ارزیابی ریسکهای امنیتی در هوش مصنوعی
- 5. شناسایی تهدیدات استقرار مدل
- 6. مدلهای حمله به سامانههای هوش مصنوعی
- 7. حملات هدفمند به مدلهای هوش مصنوعی
- 8. حملات تزریقی (Injection Attacks)
- 9. حملات مسمومسازی داده (Data Poisoning)
- 10. حملات اِکستراکشن (Extraction Attacks)
- 11. حملات استنتاجی (Inference Attacks)
- 12. حملات دستکاری ورودی (Input Manipulation)
- 13. حملات دستکاری خروجی (Output Manipulation)
- 14. حملات به زیرساخت استقرار
- 15. امنیت دادههای آموزشی
- 16. امنیت مدلهای از پیش آموزشدیده
- 17. امنیت APIهای هوش مصنوعی
- 18. اصول طراحی امن برای استقرار
- 19. معماریهای امن برای استقرار مدل
- 20. کنترل دسترسی در استقرار مدل
- 21. احراز هویت و مجوزدهی
- 22. رمزنگاری در استقرار هوش مصنوعی
- 23. امنیت دادههای حساس ورودی و خروجی
- 24. پایش و ثبت وقایع امنیتی
- 25. شناسایی ناهنجاری در عملکرد مدل
- 26. مدیریت حفرههای امنیتی مدل
- 27. بهروزرسانی امن مدلهای هوش مصنوعی
- 28. اصول حفاظت از مدل در برابر مهندسی معکوس
- 29. تکنیکهای مبهمسازی مدل (Model Obfuscation)
- 30. استفاده از توکنهای امنیتی
- 31. امنیت محیطهای ابری برای استقرار
- 32. امنیت محیطهای داخلی (On-Premises)
- 33. استقرار در لبه (Edge Deployment Security)
- 34. مدیریت تنظیمات امنیتی
- 35. پروتکلهای ارتباطی امن
- 36. امنیت لایههای شبکه
- 37. امنیت پایگاه دادههای مورد استفاده
- 38. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
- 39. اصول تست نفوذ در سامانههای هوش مصنوعی
- 40. تست نفوذ مبتنی بر حملات adversarial
- 41. ارزیابی آسیبپذیری مدلها
- 42. روشهای اعتبارسنجی امنیتی
- 43. استانداردهای امنیتی برای هوش مصنوعی
- 44. چارچوبهای انطباق با مقررات
- 45. قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در حوزه هوش مصنوعی
- 46. آییننامه ساماندهی محتوای دیجیتال و هوش مصنوعی
- 47. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط
- 48. حدود شرعی در کاربردهای هوش مصنوعی
- 49. اصول اخلاقی در توسعه و استقرار هوش مصنوعی
- 50. مسئولیتپذیری در قبال خروجیهای هوش مصنوعی
- 51. شفافیت در عملکرد مدلهای هوش مصنوعی
- 52. حریم خصوصی کاربران در هوش مصنوعی
- 53. حفاظت از دادههای شخصی
- 54. ملاحظات امنیتی در مدلهای تشخیص چهره
- 55. ملاحظات امنیتی در مدلهای پردازش زبان طبیعی
- 56. ملاحظات امنیتی در مدلهای بینایی ماشین
- 57. ملاحظات امنیتی در مدلهای توصیهگر
- 58. ملاحظات امنیتی در مدلهای پیشبینیکننده
- 59. امنیت در سامانههای هوش مصنوعی صنعتی
- 60. امنیت در سامانههای هوش مصنوعی مالی
- 61. امنیت در سامانههای هوش مصنوعی پزشکی
- 62. امنیت در سامانههای هوش مصنوعی حمل و نقل
- 63. امنیت در سامانههای هوش مصنوعی آموزشی
- 64. مدیریت ریسک در استقرار هوش مصنوعی
- 65. برنامهریزی واکنش به حوادث امنیتی
- 66. بازیابی پس از حادثه
- 67. آموزش تیمهای امنیتی هوش مصنوعی
- 68. ابزارهای تشخیص و پیشگیری از حملات
- 69. سیستمهای تشخیص نفوذ برای هوش مصنوعی
- 70. فایروالهای نسل جدید برای هوش مصنوعی
- 71. سیستمهای مدیریت اطلاعات امنیتی (SIEM)
- 72. نظارت بر رفتار کاربران و سیستمها
- 73. مدیریت آسیبپذیری در طول عمر مدل
- 74. امنیت در فرآیند MLOps
- 75. توسعه پایدار و امن مدلهای هوش مصنوعی
- 76. مستندسازی امنیتی پروژههای هوش مصنوعی
- 77. بازبینی امنیتی کد و مدل
- 78. حکمرانی داده در هوش مصنوعی
- 79. اصول دادههای امن و قابل اعتماد
- 80. امنیت در زنجیره تامین نرمافزار هوش مصنوعی
- 81. مقاومسازی مدلها در برابر حملات
- 82. ارزیابی مداوم وضعیت امنیتی
- 83. گزارشدهی امنیتی و انطباق
- 84. برنامههای توسعه امنیت هوش مصنوعی
- 85. آینده امنیت در استقرار هوش مصنوعی
- 86. نوآوریهای امنیتی در هوش مصنوعی
- 87. دیپلماسی سایبری و هوش مصنوعی
- 88. همکاریهای بینالمللی در امنیت هوش مصنوعی
- 89. نقش نهادهای نظارتی در امنیت هوش مصنوعی
- 90. مقرراتگذاری برای جلوگیری از سوءاستفاده
- 91. تدوین سیاستهای ملی امنیت هوش مصنوعی
- 92. جلوگیری از انحراف در کاربرد هوش مصنوعی
- 93. مقاومت در برابر تهدیدات سایبری نوظهور
- 94. حفظ اعتماد عمومی به سامانههای هوش مصنوعی
- 95. توسعه مسئولانه هوش مصنوعی
- 96. پیشگیری از تبعیض در الگوریتمها
- 97. تضمین عدالت و انصاف در خروجیهای هوش مصنوعی
- 98. کاربرد هوش مصنوعی در ارتقاء امنیت ملی
- 99. چالشهای پیادهسازی امن هوش مصنوعی در ایران
- 100. راهکارهای بومیسازی امنیت هوش مصنوعی
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.