اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های زبانی با تمرکز بر امنیت اطلاعات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های زبانی با تمرکز بر امنیت اطلاعات

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت در مدل‌های زبانی
• 2. مفهوم حریم خصوصی در هوش مصنوعی
• 3. انواع تهدیدات امنیتی برای مدل‌های زبانی
• 4. حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection)
• 5. حملات استخراج داده (Data Extraction Attacks)
• 6. حملات انکار سرویس (Denial of Service)
• 7. حملات دستکاری خروجی (Output Manipulation)
• 8. شناسایی و طبقه‌بندی تهدیدات
• 9. مدل‌های زبانی و حفاظت از داده‌های حساس
• 10. استانداردهای حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 11. قوانین و مقررات حفاظت از داده (مانند GDPR و معادل‌های ایرانی)
• 12. اصول طراحی امن برای مدل‌های زبانی
• 13. مراحل چرخه عمر توسعه امن مدل‌های زبانی
• 14. امنیت در مرحله جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده
• 15. امنیت در مرحله آموزش مدل‌های زبانی
• 16. امنیت در مرحله ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
• 17. امنیت در مرحله استقرار و عملیات مدل
• 18. امنیت در مرحله نگهداری و به‌روزرسانی مدل
• 19. رمزنگاری در مدل‌های زبانی
• 20. رمزنگاری داده‌های ورودی و خروجی
• 21. رمزنگاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 22. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
• 23. کنترل دسترسی و احراز هویت در مدل‌های زبانی
• 24. مکانیسم‌های کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 25. احراز هویت کاربران و سیستم‌ها
• 26. مدیریت مجوزها و دسترسی‌ها
• 27. امنیت داده‌های آموزشی و مجموعه داده‌ها
• 28. شناسایی و حذف اطلاعات شخصی از داده‌های آموزشی
• 29. تکنیک‌های گمنام‌سازی و شبه‌گمنام‌سازی داده‌ها
• 30. مدیریت ریسک داده‌ها در مدل‌های زبانی
• 31. امنیت در زمان استفاده از مدل‌های زبانی توسط کاربران
• 32. آموزش کاربران در خصوص استفاده امن
• 33. شناسایی و گزارش‌دهی رفتارهای مشکوک
• 34. امنیت در برابر حملات مهندسی اجتماعی
• 35. حفاظت از مدل‌های زبانی در برابر سوءاستفاده
• 36. مکانیزم‌های تشخیص و جلوگیری از سوءاستفاده
• 37. مدیریت گزارش‌های سوءاستفاده
• 38. امنیت در استقرارهای ابری و داخلی (On-Premise)
• 39. ملاحظات امنیتی برای استقرارهای ابری
• 40. ملاحظات امنیتی برای استقرارهای داخلی
• 41. امنیت شبکه‌ها و زیرساخت‌های مورد استفاده
• 42. فایروال‌ها و سیستم‌های تشخیص نفوذ
• 43. امنیت پایگاه‌های داده مرتبط با مدل‌های زبانی
• 44. مستندسازی امنیتی مدل‌های زبانی
• 45. مستندسازی معماری امنیتی
• 46. مستندسازی رویه‌های عملیاتی امن
• 47. مستندسازی خط‌مشی‌های امنیتی
• 48. بررسی‌های امنیتی و ممیزی مدل‌های زبانی
• 49. تست نفوذ بر روی مدل‌های زبانی
• 50. ارزیابی امنیتی دوره‌ای
• 51. پاسخ به حوادث امنیتی
• 52. طرح واکنش به حوادث امنیتی
• 53. مدیریت و تحلیل لاگ‌های امنیتی
• 54. تیم واکنش به حوادث امنیتی (CSIRT)
• 55. امنیت در مدل‌های زبانی متن‌باز (Open-Source)
• 56. ارزیابی امنیتی کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های متن‌باز
• 57. مشارکت در بهبود امنیت مدل‌های متن‌باز
• 58. امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 59. چالش‌های امنیتی خاص LLMs
• 60. راهکارهای امنیتی برای LLMs
• 61. امنیت در مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
• 62. ملاحظات امنیتی برای داده‌های تصویری و صوتی
• 63. حفاظت از اطلاعات در مدل‌های چندوجهی
• 64. اخلاق در امنیت مدل‌های زبانی
• 65. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استقرار مدل‌ها
• 66. شفافیت در عملکرد مدل‌های زبانی
• 67. حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌های تعاملی
• 68. تکنیک‌های یادگیری فدرال (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
• 69. امنیت در یادگیری فدرال
• 70. محاسبات چندجانبه امن (Secure Multi-Party Computation)
• 71. کاربرد MPC در حفظ حریم خصوصی مدل‌های زبانی
• 72. امنیت در زنجیره تأمین مدل‌های زبانی
• 73. ارزیابی امنیتی تأمین‌کنندگان و ابزارها
• 74. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها در زنجیره تأمین
• 75. امنیت در برابر حملات زنجیره تأمین نرم‌افزار
• 76. مدل‌سازی تهدید برای مدل‌های زبانی
• 77. شناسایی دارایی‌های حیاتی
• 78. شناسایی تهدیدات و آسیب‌پذیری‌ها
• 79. تعیین اقدامات کنترلی امنیتی
• 80. امنیت در برابر حملات مبتنی بر سوگیری (Bias)
• 81. شناسایی و کاهش سوگیری‌های مضر
• 82. تأثیر سوگیری بر امنیت و حریم خصوصی
• 83. امنیت در مدل‌های زبانی برای کاربردهای حساس (مانند پزشکی، حقوقی)
• 84. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در این حوزه‌ها
• 85. استانداردهای انطباق در کاربردهای حساس
• 86. آینده امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 87. روندهای نوظهور در تهدیدات و راهکارها
• 88. چشم‌انداز قانونی و نظارتی
• 89. نقش هوش مصنوعی در افزایش امنیت سایبری
• 90. استفاده از مدل‌های زبانی برای دفاع سایبری
• 91. تشخیص خودکار تهدیدات سایبری
• 92. امنیت در برابر حملات ادعایی (Adversarial Attacks)
• 93. تکنیک‌های دفاع در برابر حملات ادعایی
• 94. ارزیابی استحکام مدل‌ها در برابر حملات ادعایی