دوره دفاع در برابر حملات تزریق دستور (Prompt Injection) و ارزیابی ریسک مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره دفاع در برابر حملات تزریق دستور (Prompt Injection) و ارزیابی ریسک مدل‌های زبانی

موضوع کلی: امنیت سایبری و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: حفاظت از سیستم‌های هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در عصر هوش مصنوعی
• 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. آسیب‌پذیری‌های رایج در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 5. مفهوم و انواع تزریق دستور (Prompt Injection)
• 6. حملات تزریق دستور مستقیم
• 7. حملات تزریق دستور غیرمستقیم
• 8. تزریق دستور مبتنی بر داده‌های خارجی
• 9. تزریق دستور در فرایندهای یادگیری تقویتی
• 10. شناسایی و تشخیص حملات تزریق دستور
• 11. تکنیک‌های دفاعی در سطح ورودی (Input Sanitization)
• 12. فیلترینگ و اعتبارسنجی دستورات
• 13. تکنیک‌های رمزنگاری در حفاظت از مدل‌ها
• 14. اصول حفاظت از داده‌ها در مدل‌های زبانی
• 15. مدیریت دسترسی و احراز هویت در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 16. طراحی امن مدل‌های زبانی
• 17. ارزیابی ریسک مدل‌های زبانی (SAIF)
• 18. شناسایی دارایی‌های حساس در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 19. تحلیل تهدیدات سایبری متوجه مدل‌های زبانی
• 20. ارزیابی احتمال وقوع حملات
• 21. تعیین سطح شدت پیامدهای حملات
• 22. محاسبه سطح ریسک و اولویت‌بندی
• 23. تدوین استراتژی‌های کاهش ریسک
• 24. پیاده‌سازی کنترل‌های امنیتی
• 25. نظارت و پایش مستمر سیستم‌ها
• 26. پاسخ به حوادث امنیتی در مدل‌های زبانی
• 27. مدیریت بحران و بازیابی
• 28. آموزش و آگاهی‌بخشی کارکنان
• 29. قوانین و مقررات مرتبط با امنیت هوش مصنوعی در ایران
• 30. استانداردهای ملی و بین‌المللی امنیت سایبری
• 31. اصول مهندسی نرم‌افزار امن برای هوش مصنوعی
• 32. روش‌های توسعه نرم‌افزار امن (SDLC)
• 33. امنیت در چرخه عمر توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 34. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی مدل‌های زبانی
• 35. مدل‌سازی تهدید برای سیستم‌های هوش مصنوعی
• 36. تحلیل آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری
• 37. مقاوم‌سازی مدل‌ها در برابر حملات
• 38. تکنیک‌های دفاعی فعال (Active Defense)
• 39. مانیتورینگ رفتار مدل‌ها
• 40. تشخیص ناهنجاری در خروجی مدل‌ها
• 41. استفاده از مدل‌های کمکی برای امنیت
• 42. طراحی رابط‌های کاربری امن
• 43. مدیریت پیکربندی امن سیستم‌ها
• 44. حفاظت از تنظیمات و پارامترهای مدل
• 45. امنیت شبکه در محیط‌های هوش مصنوعی
• 46. رمزنگاری ارتباطات
• 47. مدیریت لاگ‌ها و ثبت رویدادها
• 48. تحلیل لاگ‌ها برای کشف تهدیدات
• 49. استفاده از ابزارهای SIEM
• 50. امنیت در پردازش ابری (Cloud Security)
• 51. امنیت در محیط‌های چند ابری (Multi-cloud)
• 52. مدیریت هویت و دسترسی در فضای ابری
• 53. حفاظت از داده‌ها در فضای ابری
• 54. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
• 55. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 56. حریم خصوصی در هوش مصنوعی
• 57. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
• 58. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 59. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
• 60. شفافیت در عملکرد مدل‌های زبانی
• 61. قابل تفسیر بودن مدل‌های هوش مصنوعی (XAI)
• 62. طراحی مدل‌های عادلانه و بدون سوگیری
• 63. مستندسازی امنیتی مدل‌ها
• 64. راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان
• 65. بررسی موارد واقعی حملات تزریق دستور
• 66. مطالعات موردی در صنایع مختلف
• 67. درس‌های آموخته از حوادث واقعی
• 68. تکنیک‌های پیشرفته در دفاع از LLMs
• 69. استفاده از هوش مصنوعی برای دفاع از هوش مصنوعی
• 70. تکنیک‌های ارزیابی ریسک پویا
• 71. پایش مستمر وضعیت امنیتی
• 72. به‌روزرسانی مداوم پروتکل‌های امنیتی
• 73. توسعه چارچوب‌های امنیتی سفارشی
• 74. کاربرد روش‌های رسمی در اثبات امنیت
• 75. مدل‌سازی ریاضی حملات و دفاع‌ها
• 76. ارزیابی امنیتی اجزای سیستم هوش مصنوعی
• 77. امنیت در زنجیره تامین نرم‌افزار
• 78. مدیریت آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری
• 79. امنیت در کتابخانه‌ها و وابستگی‌ها
• 80. فرهنگ امنیت سایبری در سازمان
• 81. نقش رهبری در ترویج فرهنگ امنیت
• 82. آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش
• 83. ارزیابی اثربخشی برنامه‌های آموزشی
• 84. آینده امنیت در مدل‌های زبانی
• 85. چالش‌های نوظهور در امنیت هوش مصنوعی
• 86. راهکارهای نوآورانه برای حفاظت از سیستم‌ها
• 87. همکاری بین‌المللی در امنیت سایبری هوش مصنوعی
• 88. نقش سازمان‌های دولتی و خصوصی
• 89. تدوین استانداردهای آینده‌نگر
• 90. اصول پیاده‌سازی امنیت در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 91. بهترین شیوه‌ها در توسعه امن مدل‌های زبانی
• 92. پایش و ارزیابی مداوم امنیت سیستم‌ها