دوره مبانی امنیت هوش مصنوعی: تهدیدات مدل‌های زبان بزرگ و رویکردهای نوین امنیتی (با الهام از OWASP 2026) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی امنیت هوش مصنوعی: تهدیدات مدل‌های زبان بزرگ و رویکردهای نوین امنیتی (با الهام از OWASP 2026)

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: امنیت در مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در عصر هوش مصنوعی
• 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی و کاربردهای آن
• 3. هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 4. چالش‌های امنیتی مرتبط با هوش مصنوعی
• 5. معرفی تهدیدات در مدل‌های زبان بزرگ
• 6. اهمیت امنیت در مدل‌های زبان بزرگ
• 7. مروری بر چارچوب OWASP و اهمیت آن
• 8. OWASP Top 10 و ارتباط آن با امنیت هوش مصنوعی
• 9. نقش مدل‌های زبان بزرگ در حملات سایبری
• 10. انواع حملات سایبری علیه مدل‌های زبان بزرگ
• 11. تزریق پرامپت (Prompt Injection) و روش‌های آن
• 12. تکنیک‌های حمله تزریق پرامپت
• 13. مقابله با حملات تزریق پرامپت
• 14. تولید محتوای مضر و گمراه‌کننده توسط LLMs
• 15. روش‌های تشخیص و جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 16. مسائل مربوط به حریم خصوصی در LLMs
• 17. نقض داده‌ها و افشای اطلاعات حساس
• 18. حملات انکار سرویس (DoS) علیه LLMs
• 19. راهکارهای افزایش تاب‌آوری LLMs در برابر DoS
• 20. سوءاستفاده از LLMs برای فیشینگ و مهندسی اجتماعی
• 21. تکنیک‌های مهندسی اجتماعی مبتنی بر LLMs
• 22. مقابله با فیشینگ و مهندسی اجتماعی با استفاده از LLMs
• 23. مدل‌های زبان بزرگ و تهدیدات مربوط به داده‌های آموزشی
• 24. کیفیت و امنیت داده‌های آموزشی در LLMs
• 25. روش‌های پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌های آموزشی
• 26. حملات مسموم‌سازی داده (Data Poisoning)
• 27. تاثیر مسموم‌سازی داده بر عملکرد و امنیت LLMs
• 28. روش‌های شناسایی و جلوگیری از حملات مسموم‌سازی داده
• 29. حملات سرقت مدل (Model Stealing)
• 30. روش‌های حمله سرقت مدل
• 31. حفاظت از مدل‌های زبان بزرگ در برابر سرقت
• 32. حملات استخراج اطلاعات (Model Inversion)
• 33. روش‌های حمله استخراج اطلاعات
• 34. مقابله با حملات استخراج اطلاعات
• 35. مدل‌های زبان بزرگ در حملات پیچیده سایبری
• 36. استفاده از LLMs در اتوماسیون حملات سایبری
• 37. سناریوهای حمله ترکیبی با استفاده از LLMs
• 38. امنیت زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 39. امنیت در چرخه عمر توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 40. امنیت در استقرار و بهره‌برداری از LLMs
• 41. مدیریت دسترسی و احراز هویت در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 42. رمزنگاری و حفاظت از داده‌ها در LLMs
• 43. ارزیابی ریسک و مدیریت آسیب‌پذیری در LLMs
• 44. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی LLMs
• 45. رویکردهای دفاعی در امنیت مدل‌های زبان بزرگ
• 46. طراحی امن مدل‌های زبان بزرگ
• 47. اصول طراحی امن برای LLMs
• 48. تکنیک‌های کاهش ریسک در LLMs
• 49. مکانیسم‌های نظارت و ثبت وقایع امنیتی
• 50. مانیتورینگ رفتار غیرعادی در LLMs
• 51. تحلیل لاگ‌ها و شناسایی تهدیدات
• 52. استفاده از هوش مصنوعی برای دفاع سایبری
• 53. کاربرد LLMs در شناسایی و تحلیل تهدیدات
• 54. هوش مصنوعی در پیش‌بینی حملات سایبری
• 55. آموزش و آگاهی‌بخشی در حوزه امنیت هوش مصنوعی
• 56. تشکیل تیم‌های امنیتی متخصص هوش مصنوعی
• 57. قوانین و مقررات مرتبط با امنیت هوش مصنوعی
• 58. استانداردهای بین‌المللی در امنیت هوش مصنوعی
• 59. چارچوب‌های امنیتی برای LLMs
• 60. مدیریت حوادث امنیتی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 61. برنامه‌ریزی واکنش به حوادث
• 62. بازیابی سیستم‌ها پس از حوادث امنیتی
• 63. امنیت در مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز
• 64. چالش‌ها و فرصت‌های امنیتی LLMs متن‌باز
• 65. راهکارهای امن‌سازی LLMs متن‌باز
• 66. مسائل اخلاقی در امنیت هوش مصنوعی
• 67. مسئولیت‌پذیری در قبال آسیب‌های ناشی از LLMs
• 68. آینده امنیت در مدل‌های زبان بزرگ
• 69. روندهای نوظهور در تهدیدات LLMs
• 70. نوآوری در روش‌های دفاع سایبری
• 71. امنیت در هوش مصنوعی توزیع‌شده
• 72. محافظت از حریم خصوصی در یادگیری فدرال
• 73. امنیت در زنجیره تامین هوش مصنوعی
• 74. اعتبارسنجی تامین‌کنندگان هوش مصنوعی
• 75. امنیت در مدل‌های زبان بزرگ چندوجهی
• 76. تهدیدات و راهکارهای امنیتی برای multimodal LLMs
• 77. فرهنگ‌سازی امنیت سایبری در سازمان‌ها
• 78. نقش انسان در امنیت هوش مصنوعی
• 79. انطباق با قوانین و مقررات داخلی
• 80. امنیت در توسعه و به‌کارگیری ابزارهای هوش مصنوعی
• 81. ارزیابی امنیتی مستمر LLMs
• 82. مدیریت ریسک‌های سایبری مرتبط با LLMs
• 83. پروتکل‌های امنیتی برای تبادل داده در LLMs
• 84. امنیت در مدل‌های زبان بزرگ برای کاربردهای حساس
• 85. توصیه‌های امنیتی برای توسعه‌دهندگان LLMs
• 86. راهنمای عملی برای تأمین امنیت LLMs
• 87. امنیت در برابر حملات پیشرفته و هدفمند
• 88. مدل‌سازی تهدید برای LLMs
• 89. بررسی موردی حملات موفق و ناموفق
• 90. پیاده‌سازی کنترل‌های امنیتی مؤثر
• 91. تضمین امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 92. مروری بر استراتژی‌های جامع امنیت هوش مصنوعی