فلش‌کارت‌های آموزشی امنیت در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار (SDLC) برای LLMs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب امنیت در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار (SDLC) برای LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمات و مفاهیم پایه امنیت در SDLC
• 2. اهمیت امنیت در SDLC برای LLMs
• 3. تعریف چرخه عمر توسعه نرم‌افزار (SDLC)
• 4. مراحل اصلی SDLC: برنامه‌ریزی، تحلیل، طراحی، پیاده‌سازی، تست، استقرار، نگهداری
• 5. چالش‌های امنیتی خاص LLMs
• 6. تفاوت‌های امنیت LLMs با نرم‌افزارهای سنتی
• 7. مروری بر تهدیدات امنیتی LLMs
• 8. مفاهیم کلیدی امنیت سایبری مرتبط با LLMs
• 9. اصول طراحی امن (Secure Design Principles)
• 10. امنیت در مرحله برنامه‌ریزی و تحلیل
• 11. تعریف الزامات امنیتی برای LLMs
• 12. شناسایی دارایی‌های حساس و داده‌های آموزشی
• 13. تحلیل ریسک و تهدیدات در مرحله اولیه
• 14. مدیریت آسیب‌پذیری‌های بالقوه در طرح اولیه
• 15. اصول امن طراحی برای معماری LLM
• 16. امنیت در مرحله طراحی
• 17. طراحی معماری امن برای LLMs
• 18. امنیت API و واسط‌های کاربری LLM
• 19. مدیریت دسترسی و احراز هویت در LLMs
• 20. رمزنگاری داده‌ها در حال استراحت و در حال انتقال
• 21. طراحی مکانیزم‌های ثبت وقایع (Logging) و مانیتورینگ امن
• 22. امنیت در مرحله پیاده‌سازی
• 23. کدنویسی امن برای توسعه LLMs
• 24. جلوگیری از حملات رایج تزریق (Injection Attacks) در LLMs
• 25. مدیریت secure dependencies و کتابخانه‌ها
• 26. پیکربندی امن محیط توسعه
• 27. استفاده از ابزارهای تحلیل کد استاتیک (SAST)
• 28. استفاده از ابزارهای تحلیل کد دینامیک (DAST)
• 29. امنیت در مرحله تست
• 30. تست امنیتی LLMs
• 31. انواع تست‌های امنیتی: نفوذ، آسیب‌پذیری، رفتار
• 32. تست‌های مخصوص LLMs: Prompt Injection, Data Poisoning, Model Extraction
• 33. تست‌های مقاومت در برابر حملات adversarial
• 34. تست‌های اعتبارسنجی ورودی و خروجی
• 35. استفاده از فریم‌ورک‌های تست امنیتی
• 36. امنیت در مرحله استقرار
• 37. پیکربندی امن محیط استقرار
• 38. مدیریت secrets و کلیدها
• 39. مانیتورینگ امن در زمان اجرا
• 40. مدیریت وصله‌ها و به‌روزرسانی‌های امنیتی
• 41. امنیت زیرساخت‌های ابری و On-Premise
• 42. مدیریت دسترسی در محیط استقرار
• 43. امنیت در مرحله نگهداری
• 44. پاسخ به حادثه امنیتی (Incident Response) برای LLMs
• 45. مدیریت آسیب‌پذیری‌های کشف شده پس از استقرار
• 46. به‌روزرسانی و Patching مداوم
• 47. مانیتورینگ و تحلیل لاگ‌های امنیتی
• 48. بازنگری و بهبود مستمر امنیتی
• 49. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در SDLC LLMs
• 50. جمع‌آوری داده‌های آموزشی امن
• 51. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های آموزشی با رویکرد امنیتی
• 52. مدیریت داده‌های حساس در طول چرخه عمر
• 53. حفظ حریم خصوصی در داده‌های ورودی و خروجی LLM
• 54. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی: Differential Privacy, Federated Learning
• 55. امنیت مدل‌های LLM
• 56. حملات هدفمند به مدل‌های LLM
• 57. حملات استخراج مدل (Model Extraction)
• 58. حملات سرقت دانش (Knowledge Stealing)
• 59. حملات مسمومیت داده (Data Poisoning)
• 60. حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection)
• 61. روش‌های دفاع در برابر حملات مدل
• 62. اعتبارسنجی مدل و تشخیص انحراف (Drift Detection)
• 63. امنیت زیرساخت و پلتفرم LLM
• 64. امنیت سخت‌افزار و GPUها
• 65. امنیت نرم‌افزار و فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 66. امنیت شبکه‌ها و ارتباطات
• 67. مدیریت دسترسی به منابع محاسباتی
• 68. امنیت ابزارهای MLOps
• 69. امنیت در ابزارهای Orchestration و Deployment
• 70. مدیریت پیکربندی امن در MLOps
• 71. مانیتورینگ امن در MLOps
• 72. مدیریت دسترسی در MLOps
• 73. امنیت در استفاده از LLMs شخص ثالث
• 74. ارزیابی امنیتی ارائه‌دهندگان LLM
• 75. مدیریت ریسک در استفاده از APIهای LLM
• 76. امنیت در ادغام LLMs با سیستم‌های موجود
• 77. مدیریت داده‌های حساس در تعامل با LLMs شخص ثالث
• 78. قوانین و مقررات مرتبط با امنیت LLMs
• 79. GDPR و تاثیر آن بر LLMs
• 80. قوانین حریم خصوصی داده‌ها
• 81. استانداردهای امنیتی مرتبط با هوش مصنوعی
• 82. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از LLMs
• 83. آموزش و آگاهی امنیتی برای تیم‌های توسعه LLM
• 84. فرهنگ امنیت در تیم‌های توسعه
• 85. آموزش مداوم در مورد تهدیدات جدید
• 86. توسعه ابزارهای امنیتی سفارشی برای LLMs
• 87. اتوماسیون فرآیندهای امنیتی در SDLC LLM
• 88. استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود امنیت LLMs
• 89. چالش‌های آینده امنیت LLMs
• 90. LLMs و امنیت در دنیای GenAI
• 91. امنیت در مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 92. امنیت در LLMs با قابلیت تعامل با دنیای واقعی
• 93. پیش‌بینی تهدیدات امنیتی آینده برای LLMs
• 94. نقش جامعه در امنیت LLMs
• 95. فریم‌ورک‌ها و استانداردهای امنیت LLM
• 96. معرفی فریم‌ورک‌های موجود (مانند OWASP Top 10 for LLMs)
• 97. توسعه استانداردهای جدید برای امنیت LLMs
• 98. امنیت در تمام مراحل SDLC: جمع‌بندی و مرور
• 99. توصیه‌های عملی برای پیاده‌سازی امنیت در SDLC LLMs
• 100. نقشه راه امنیتی برای سازمان‌ها