دوره خودکارسازی آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی در خطوط لوله توسعه امنیتی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خودکارسازی آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی در خطوط لوله توسعه امنیتی

موضوع کلی: امنیت در توسعه و استقرار نرم‌افزار

موضوع میانی: تضمین کیفیت و امنیت در هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت در توسعه و استقرار نرم‌افزار
• 2. اصول توسعه امن (Secure Development Principles)
• 3. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار امن (Secure SDLC)
• 4. مفاهیم کلیدی در DevSecOps
• 5. اهمیت یکپارچه‌سازی امنیت در خطوط لوله CI/CD
• 6. آشنایی با انواع شکست‌های نرم‌افزاری
• 7. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 8. مبانی یادگیری ماشین برای توسعه‌دهندگان
• 9. کاربرد هوش مصنوعی در امنیت نرم‌افزار
• 10. مفهوم شکست حالت‌های هوش مصنوعی (AI Failure Modes)
• 11. شناسایی و طبقه‌بندی شکست‌های هوش مصنوعی
• 12. چالش‌های تضمین کیفیت و امنیت در هوش مصنوعی
• 13. اهمیت آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی
• 14. روش‌های سنتی آزمون نرم‌افزار در هوش مصنوعی
• 15. محدودیت‌های آزمون سنتی برای هوش مصنوعی
• 16. نیاز به رویکردهای نوین برای آزمون هوش مصنوعی
• 17. مقدمه‌ای بر آزمون خودکار (Automated Testing)
• 18. مزایای آزمون خودکار در DevSecOps
• 19. خودکارسازی آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی
• 20. فریم‌ورک‌های آزمون خودکار برای هوش مصنوعی
• 21. ابزارهای موجود برای آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی
• 22. معماری خطوط لوله DevSecOps برای هوش مصنوعی
• 23. یکپارچه‌سازی آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی در CI/CD
• 24. مراحل اجرای خودکار آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی
• 25. تعریف موارد آزمون (Test Cases) برای هوش مصنوعی
• 26. تولید داده‌های آزمون (Test Data) برای هوش مصنوعی
• 27. تکنیک‌های تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
• 28. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی در برابر داده‌های آزمون
• 29. سناریوهای آزمون برای شکست‌های رایج هوش مصنوعی
• 30. آزمون حساسیت (Sensitivity Testing) مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. آزمون استحکام (Robustness Testing) مدل‌های هوش مصنوعی
• 32. آزمون پایداری (Stability Testing) مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. آزمون سوگیری (Bias Testing) در مدل‌های هوش مصنوعی
• 34. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 35. مدیریت ریسک در توسعه هوش مصنوعی
• 36. چارچوب‌های ارزیابی ریسک برای هوش مصنوعی
• 37. استانداردهای امنیتی برای هوش مصنوعی
• 38. مقررات و الزامات قانونی برای هوش مصنوعی در ایران
• 39. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 40. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی (Explainable AI - XAI)
• 41. قابلیت ردیابی (Traceability) در مدل‌های هوش مصنوعی
• 42. مدیریت نسخه (Versioning) مدل‌های هوش مصنوعی
• 43. پایش (Monitoring) عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در زمان اجرا
• 44. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در خروجی مدل‌ها
• 45. واکنش به شکست‌های شناسایی شده در زمان اجرا
• 46. بازخورد (Feedback Loop) برای بهبود مدل‌ها
• 47. یکپارچه‌سازی با ابزارهای مدیریت لاگ (Log Management)
• 48. استفاده از ابزارهای تحلیل امنیتی کد (SAST)
• 49. استفاده از ابزارهای تحلیل پویا (DAST)
• 50. استفاده از ابزارهای تحلیل وابستگی نرم‌افزاری (SCA)
• 51. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها در هوش مصنوعی
• 52. رویکرد DevSecOps برای مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
• 53. امنیت داده‌ها در چرخه حیات هوش مصنوعی
• 54. رمزنگاری داده‌ها در زمان استراحت و انتقال
• 55. حفاظت از مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات
• 56. حملات متقابل (Adversarial Attacks) بر مدل‌های هوش مصنوعی
• 57. روش‌های دفاع در برابر حملات متقابل
• 58. ارزیابی امنیتی سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 59. تست نفوذ (Penetration Testing) برای سیستم‌های هوش مصنوعی
• 60. تست‌های فازینگ (Fuzzing) برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 61. شبیه‌سازی حملات واقعی بر روی مدل‌ها
• 62. مستندسازی فرآیندهای امنیتی هوش مصنوعی
• 63. ایجاد گزارش‌های امنیتی خودکار
• 64. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 65. اصول حداقل امتیاز (Least Privilege)
• 66. آموزش و فرهنگ‌سازی امنیت برای تیم‌های توسعه
• 67. نقش مهندسی امنیت در تیم‌های هوش مصنوعی
• 68. برنامه‌ریزی برای بهبود مستمر امنیت هوش مصنوعی
• 69. ارزیابی اثربخشی آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی
• 70. مطالعات موردی (Case Studies) در امنیت هوش مصنوعی
• 71. درس‌های آموخته شده از شکست‌های واقعی هوش مصنوعی
• 72. آینده آزمون خودکار برای هوش مصنوعی
• 73. روندهای نوظهور در امنیت هوش مصنوعی
• 74. هوش مصنوعی برای امنیت (AI for Security)
• 75. امنیت سایبری در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 76. قوانین و مقررات حمایت از داده‌ها
• 77. استانداردهای ملی امنیت اطلاعات
• 78. تطابق با الزامات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 79. اصول پدافند غیرعامل در توسعه نرم‌افزار
• 80. امنیت در معماری‌های میکروسرویس مبتنی بر هوش مصنوعی
• 81. مدیریت پیکربندی امن (Secure Configuration Management)
• 82. استفاده از سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS) و جلوگیری از نفوذ (IPS)
• 83. برنامه‌ریزی بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery Planning)
• 84. امنیت در یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 85. امنیت در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 86. امنیت در شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 87. امنیت در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 88. امنیت در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 89. امنیت در بینایی ماشین (Computer Vision)
• 90. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 91. مدیریت دانش امنیت هوش مصنوعی
• 92. ارزیابی ریسک‌های نوظهور در هوش مصنوعی
• 93. حفاظت از مالکیت معنوی مدل‌های هوش مصنوعی
• 94. ملاحظات حقوقی و شرعی در توسعه هوش مصنوعی
• 95. تدوین سیاست‌های امنیتی سازمانی برای هوش مصنوعی
• 96. پایش و ممیزی مستمر سیستم‌های هوش مصنوعی
• 97. آمادگی برای مواجهه با تهدیدات سایبری پیشرفته
• 98. توسعه پایدار و امن نرم‌افزار با هوش مصنوعی