فلش‌کارت‌های آموزشی هوش مصنوعی ایمن: مبانی، چالش‌ها و راهکارهای محافظتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی ایمن: مبانی، چالش‌ها و راهکارهای محافظتی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و امنیت

موضوع میانی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و امنیت سایبری
• 2. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی
• 3. مبانی یادگیری ماشین
• 4. یادگیری نظارت‌شده
• 5. یادگیری نظارت‌نشده
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 8. شبکه‌های عصبی عمیق
• 9. معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 10. پردازش زبان طبیعی
• 11. بینایی ماشین
• 12. هوش مصنوعی مولد
• 13. کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 14. مبانی امنیت سایبری
• 15. تهدیدات سایبری رایج
• 16. آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری
• 17. آسیب‌پذیری‌های سخت‌افزاری
• 18. انواع حملات سایبری
• 19. حملات فیشینگ و مهندسی اجتماعی
• 20. حملات بدافزاری
• 21. باج‌افزارها
• 22. حملات منع سرویس (DoS/DDoS)
• 23. حملات تزریق کد
• 24. حملات علیه پایگاه داده
• 25. حملات علیه شبکه‌ها
• 26. حملات علیه هویت
• 27. امنیت ابری
• 28. امنیت اینترنت اشیاء (IoT)
• 29. مبانی رمزنگاری
• 30. رمزنگاری متقارن
• 31. رمزنگاری نامتقارن
• 32. توابع درهم‌سازی امن
• 33. گواهی‌های دیجیتال
• 34. زیرساخت کلید عمومی (PKI)
• 35. مدیریت کلید
• 36. احراز هویت و مجوز دسترسی
• 37. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 38. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 39. امنیت داده‌ها
• 40. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 41. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها (با رویکرد ایران)
• 42. امنیت هوش مصنوعی
• 43. ریسک‌های امنیتی هوش مصنوعی
• 44. حملات خصمانه به مدل‌های هوش مصنوعی
• 45. تزریق داده‌های مخرب
• 46. حملات فرار (Evasion Attacks)
• 47. حملات دستکاری مدل (Model Poisoning)
• 48. حملات استخراج مدل (Model Extraction)
• 49. حملات استنتاج حریم خصوصی (Privacy Inference Attacks)
• 50. خطرات هوش مصنوعی در سیستم‌های حیاتی
• 51. خطرات هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی
• 52. خطرات هوش مصنوعی در نظام بانکی
• 53. خطرات هوش مصنوعی در سیستم‌های حمل و نقل
• 54. خطرات هوش مصنوعی در سیستم‌های دفاعی
• 55. خطرات هوش مصنوعی در شبکه‌های انرژی
• 56. خطرات هوش مصنوعی در سیستم‌های قضایی
• 57. راهکارهای دفاعی در برابر حملات هوش مصنوعی
• 58. مصون‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 59. تشخیص داده‌های مخرب
• 60. آموزش مقاوم در برابر حملات (Adversarial Training)
• 61. اعتبارسنجی و اعتبارسنجی مدل
• 62. تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری در هوش مصنوعی
• 63. امنیت در چرخه عمر توسعه هوش مصنوعی (MLOps Security)
• 64. استانداردهای امنیتی برای هوش مصنوعی
• 65. چارچوب‌های ارزیابی ریسک هوش مصنوعی
• 66. پیاده‌سازی هوش مصنوعی ایمن در سازمان‌ها
• 67. هوش مصنوعی و امنیت ملی (با رویکرد ایران)
• 68. نقش هوش مصنوعی در تقویت امنیت سایبری کشور
• 69. چالش‌های اخلاقی هوش مصنوعی
• 70. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 71. شفافیت و توضیح‌پذیری در هوش مصنوعی
• 72. سوگیری در هوش مصنوعی و راهکارهای آن
• 73. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 74. آموزش و ارتقاء آگاهی در زمینه هوش مصنوعی ایمن
• 75. آینده هوش مصنوعی و امنیت سایبری
• 76. هوش مصنوعی و امنیت سایبری در ایران
• 77. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 78. نقش نهادهای نظارتی در هوش مصنوعی ایمن
• 79. توسعه بومی هوش مصنوعی ایمن
• 80. همکاری‌های بین‌المللی در زمینه هوش مصنوعی ایمن (با ملاحظات ایران)
• 81. مطالعات موردی هوش مصنوعی ایمن
• 82. درس‌های آموخته از حوادث امنیتی هوش مصنوعی
• 83. پژوهش‌های پیشرو در حوزه هوش مصنوعی ایمن
• 84. کاربردهای نوین هوش مصنوعی در امنیت سایبری
• 85. تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین برای امنیت
• 86. هوش مصنوعی و امنیت داده‌های کلان
• 87. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 88. سیستم‌های تشخیص نفوذ مبتنی بر هوش مصنوعی
• 89. تحلیل رفتاری کاربران با هوش مصنوعی
• 90. امنیت زیرساخت‌های حیاتی با هوش مصنوعی
• 91. آموزش مداوم در زمینه تهدیدات نوظهور هوش مصنوعی
• 92. اصول مهندسی نرم‌افزار ایمن در توسعه هوش مصنوعی
• 93. تضمین کیفیت در سیستم‌های هوش مصنوعی ایمن
• 94. خلاصه و جمع‌بندی مباحث هوش مصنوعی ایمن