کتاب مبانی امنیت هوش مصنوعی: تهدیدات مدل‌های زبان بزرگ و رویکردهای نوین امنیتی (با الهام از OWASP 2026) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
• برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
• اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs