دوره حریم خصوصی از ابتدا: طراحی امن LLMs همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره حریم خصوصی از ابتدا: طراحی امن LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی و امنیت داده در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 2. مبانی نظری حریم خصوصی در عصر دیجیتال
• 3. اهمیت حریم خصوصی در طراحی سیستم‌های نرم‌افزاری
• 4. مروری بر قوانین و مقررات حریم خصوصی در ایران
• 5. آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال و الزامات آن
• 6. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با محتوای آموزشی
• 7. حدود شرعی و اخلاقی در تولید و انتشار محتوا
• 8. مفهوم داده‌های حساس و طبقه‌بندی آن‌ها
• 9. شناسایی تهدیدات علیه حریم خصوصی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 10. نقش طراحی امن (Secure by Design) در حفاظت از حریم خصوصی
• 11. اصول کلی طراحی امن در توسعهٔ نرم‌افزار
• 12. اصول حفظ حریم خصوصی در طراحی (Privacy by Design)
• 13. تکنیک‌های ناشناس‌سازی و شبه‌ناشناس‌سازی داده‌ها
• 14. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 15. مدیریت دسترسی و احراز هویت در سامانه‌های پیچیده
• 16. پروتکل‌های امنیتی شبکه برای حفاظت از داده‌ها
• 17. مبانی امنیت اطلاعات در پردازش داده‌های بزرگ (Big Data)
• 18. چالش‌های حریم خصوصی در یادگیری ماشین
• 19. روش‌های آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با حفظ حریم خصوصی
• 20. یادگیری فدرال (Federated Learning) و مزایای آن برای حریم خصوصی
• 21. حفظ حریم خصوصی در استنتاج مدل‌های یادگیری ماشین
• 22. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 23. آسیب‌پذیری‌های رایج در LLMs و راهکارهای مقابله
• 24. حملات مرتبط با حریم خصوصی علیه LLMs (مانند استخراج داده)
• 25. روش‌های ارزیابی میزان حفظ حریم خصوصی در LLMs
• 26. استانداردهای فنی مرتبط با امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 27. حریم خصوصی در فرآیند جمع‌آوری داده برای آموزش LLMs
• 28. تطابق با قوانین و مقررات در جمع‌آوری داده
• 29. داده‌های شخصی در متون و مکالمات
• 30. تکنیک‌های پاکسازی و فیلترینگ داده‌های آموزشی
• 31. حریم خصوصی در مرحلهٔ پیش‌پردازش داده‌ها
• 32. مدل‌های زبانی و نمایش اطلاعات شخصی
• 33. جلوگیری از نشت اطلاعات در خروجی LLMs
• 34. تکنیک‌های تولید متن با حفظ حریم خصوصی
• 35. ارزیابی ریسک‌های حریم خصوصی در پیاده‌سازی LLMs
• 36. مدیریت چرخهٔ عمر داده در سیستم‌های LLM
• 37. مستندسازی فرآیندهای مرتبط با حریم خصوصی
• 38. آموزش کاربران در خصوص حفظ حریم خصوصی
• 39. نقش سیاست‌گذاری سازمانی در حفاظت از حریم خصوصی
• 40. پیاده‌سازی کنترل‌های دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 41. ملاحظات حریم خصوصی در استفاده از سرویس‌های شخص ثالث
• 42. مدیریت و پاسخگویی به حوادث امنیتی مرتبط با حریم خصوصی
• 43. قوانین مربوط به نقض داده‌ها و اطلاع‌رسانی
• 44. حریم خصوصی در مراحل نگهداری و بایگانی داده‌ها
• 45. از بین بردن امن داده‌ها پس از اتمام نیاز
• 46. ملاحظات حریم خصوصی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 47. امنیت داده‌ها در فرآیندهای همکاری و اشتراک‌گذاری
• 48. حریم خصوصی در پردازش داده‌های صوتی و تصویری
• 49. مدل‌های زبانی برای پردازش زبان فارسی و چالش‌های حریم خصوصی
• 50. تکنیک‌های انطباق LLMs با فرهنگ و قوانین ایران
• 51. ملاحظات شرعی در استفاده از LLMs
• 52. حریم خصوصی در کاربردهای LLM در آموزش عالی
• 53. حریم خصوصی در کاربردهای LLM در حوزهٔ سلامت
• 54. حریم خصوصی در کاربردهای LLM در حوزهٔ مالی
• 55. حریم خصوصی در کاربردهای LLM در حوزهٔ حقوق
• 56. حریم خصوصی در کاربردهای LLM در حوزهٔ رسانه
• 57. مدل‌های زبانی و جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 58. تکنیک‌های اعتدال محتوا (Content Moderation) با کمک LLMs
• 59. نقش بازخورد کاربران در بهبود حفظ حریم خصوصی
• 60. اصول اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری LLMs
• 61. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی‌های LLMs
• 62. توسعهٔ ابزارهای ارزیابی حریم خصوصی برای LLMs
• 63. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای حفظ حریم خصوصی
• 64. حریم خصوصی در مدل‌های مولد (Generative Models)
• 65. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 66. مدیریت کلیدهای رمزنگاری و گواهی‌های امنیتی
• 67. استانداردهای حسابرسی امنیتی و حریم خصوصی
• 68. ارزیابی مقاومت LLMs در برابر حملات تزریق (Prompt Injection)
• 69. حریم خصوصی در فرآیند fine-tuning مدل‌های LLM
• 70. تکنیک‌های حذف نویز از داده‌های آموزشی
• 71. حفظ حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 72. مبانی امنیت داده در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems)
• 73. حریم خصوصی در تحلیل رفتاری کاربران
• 74. تکنیک‌های تشخیص و جلوگیری از سوءاستفاده از LLMs
• 75. حریم خصوصی در پردازش داده‌های موقعیت مکانی
• 76. ملاحظات امنیتی در معماری‌های LLM
• 77. نقش هوش مصنوعی در نظارت و حفاظت از حریم خصوصی
• 78. چالش‌های حریم خصوصی در داده‌های متنی بلند
• 79. تکنیک‌های کاهش واریانس در مدل‌های حفظ حریم خصوصی
• 80. حریم خصوصی در پردازش زبان‌های مختلف
• 81. ملاحظات حقوقی در استفاده از LLMs در سازمان‌ها
• 82. مدیریت دانش و مستندسازی در حوزهٔ حریم خصوصی LLMs
• 83. آموزش مستمر تیم‌های توسعه در خصوص امنیت و حریم خصوصی
• 84. پیاده‌سازی چارچوب‌های مدیریت ریسک حریم خصوصی
• 85. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در مدل‌های گراف (Graph Neural Networks)
• 86. حریم خصوصی در پردازش داده‌های حسگرها
• 87. مدیریت دسترسی به منابع داده حساس
• 88. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های پزشکی
• 89. حریم خصوصی در تعامل با سیستم‌های خارجی
• 90. تکنیک‌های تشخیص و جلوگیری از حملات انکار سرویس (DoS)
• 91. اهمیت شفافیت در عملکرد LLMs
• 92. حریم خصوصی در مراحل آزمایش و اعتبارسنجی LLMs
• 93. ملاحظات حریم خصوصی در به‌روزرسانی مدل‌ها
• 94. نقش بازبینی کد (Code Review) در امنیت LLMs
• 95. حریم خصوصی در سیستم‌های یادگیری پیوسته (Continual Learning)
• 96. مدیریت اعتبارنامه‌ها و توکن‌های دسترسی
• 97. حریم خصوصی در پردازش داده‌های مربوط به کودکان
• 98. تکنیک‌های کاهش تعصب (Bias) در LLMs با حفظ حریم خصوصی
• 99. حریم خصوصی در معماری‌های هوش مصنوعی توضیه‌پذیر (Explainable AI)