دوره تکنیک‌های حذف اطلاعات شخصی (PII) از LLMs همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های حذف اطلاعات شخصی (PII) از LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر حفاظت از اطلاعات شخصی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تعریف اطلاعات شخصی قابل شناسایی (PII)
• 3. اهمیت حفاظت از PII در LLMs
• 4. مروری بر معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. نحوه یادگیری LLMs و تعامل با داده‌ها
• 6. مخاطرات بالقوه نشت PII از LLMs
• 7. انواع داده‌های PII که ممکن است در LLMs ظاهر شوند
• 8. شناسایی داده‌های حساس در متون ورودی
• 9. تکنیک‌های شناسایی PII در داده‌های آموزشی
• 10. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران (حریم خصوصی)
• 11. قانون جرایم رایانه‌ای و حفاظت از داده‌ها
• 12. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال و انطباق آن
• 13. مسئولیت‌های اخلاقی در کار با LLMs
• 14. اصول حریم خصوصی در طراحی سیستم‌های LLM
• 15. روش‌های حذف PII از مجموعه داده‌های آموزشی
• 16. حذف نام‌ها و اطلاعات هویتی مستقیم
• 17. حذف اطلاعات تماس و آدرس‌ها
• 18. حذف اطلاعات مالی و بانکی
• 19. حذف اطلاعات پزشکی و سلامت
• 20. حذف اطلاعات هویتی متمایزکننده
• 21. تکنیک‌های جایگزینی PII با مقادیر عمومی
• 22. استفاده از نام‌های مستعار و توکن‌های جایگزین
• 23. روش‌های تعمیم و گمنام‌سازی اطلاعات
• 24. کاهش ابعاد داده‌ها برای حفظ حریم خصوصی
• 25. آنتروپی و اطلاعات متقابل در PII
• 26. مفهوم تفکیک‌پذیری در شناسایی PII
• 27. استفاده از یادگیری ماشینی برای شناسایی PII
• 28. مدل‌های طبقه‌بندی متن برای تشخیص PII
• 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای PII
• 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای PII
• 31. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای PII
• 32. پیش‌پردازش متن برای بهبود شناسایی PII
• 33. توکن‌سازی و برچسب‌گذاری اجزای کلام
• 34. مدل‌سازی زبانی و درک معنایی
• 35. تکنیک‌های پیشرفته حذف PII در حین تولید متن
• 36. تولید متن با حفظ حریم خصوصی
• 37. کنترل خروجی LLM برای جلوگیری از نشت PII
• 38. روش‌های پس‌پردازش خروجی LLM
• 39. فیلترینگ مبتنی بر الگو و عبارات منظم
• 40. استفاده از مدل‌های تشخیص PII بر روی خروجی
• 41. اعتبارسنجی خروجی برای اطمینان از عدم وجود PII
• 42. ارزیابی اثربخشی تکنیک‌های حذف PII
• 43. معیارهای سنجش حفظ حریم خصوصی
• 44. معیارهای سنجش کیفیت متن تولید شده
• 45. تکنیک‌های حمله به حریم خصوصی LLMs
• 46. حملات بازسازی داده‌ها
• 47. حملات استنتاج عضویت
• 48. حملات بازسازی ویژگی‌ها
• 49. روش‌های دفاع در برابر حملات حریم خصوصی
• 50. یادگیری فدرال و حفظ حریم خصوصی
• 51. رمزنگاری همومورفیک و کاربرد آن
• 52. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های زبانی تخصصی
• 53. LLMs برای کاربردهای پزشکی و انطباق با مقررات
• 54. LLMs برای کاربردهای مالی و انطباق با مقررات
• 55. LLMs برای کاربردهای حقوقی و انطباق با مقررات
• 56. حفاظت از PII در فرآیندهای fine-tuning
• 57. تنظیم دقیق مدل‌ها با داده‌های پاکسازی شده
• 58. استفاده از روش‌های Differential Privacy در fine-tuning
• 59. مدیریت چرخه عمر داده‌ها و PII
• 60. سیاست‌های نگهداری داده‌ها
• 61. حذف امن داده‌ها
• 62. ممیزی و نظارت بر دسترسی به PII
• 63. آموزش کاربران و توسعه‌دهندگان
• 64. فرهنگ‌سازی در زمینه حفاظت از داده‌ها
• 65. اهمیت مستندسازی فرآیندهای حذف PII
• 66. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی LLMs
• 67. بررسی آسیب‌پذیری‌های بالقوه
• 68. راهکارهای پیشگیرانه برای توسعه‌دهندگان
• 69. نقش کارشناسان امنیت سایبری در LLMs
• 70. تکنیک‌های حذف PII با رویکرد مبتنی بر دانش
• 71. استفاده از هستی‌شناسی‌ها و گراف‌های دانش
• 72. یکپارچه‌سازی دانش دامنه در حذف PII
• 73. مدل‌های زبانی بزرگ و مسئولیت اجتماعی
• 74. تأثیر LLMs بر حریم خصوصی فردی
• 75. تأثیر LLMs بر امنیت داده‌ها
• 76. چالش‌های حقوقی و اخلاقی در استفاده از PII در LLMs
• 77. راهکارهای فنی و مدیریتی برای انطباق با قوانین
• 78. بررسی موارد موفق و ناموفق در حفاظت از PII
• 79. مطالعات موردی در صنعت
• 80. درس‌های آموخته شده از حوادث نشت PII
• 81. چشم‌انداز آینده حفاظت از PII در LLMs
• 82. پیشرفت‌های نوین در تکنیک‌های گمنام‌سازی
• 83. تأثیر هوش مصنوعی بر آینده حریم خصوصی
• 84. نکات کلیدی برای پیاده‌سازی موفق حفاظت از PII
• 85. اهمیت رویکرد چندلایه در حفاظت از PII
• 86. تعهد به بهبود مستمر فرآیندها
• 87. جمع‌بندی و راهبردهای نهایی