فلش‌کارت‌های آموزشی آزمون نفوذ و راهکارهای دفاعی در برابر حملات تزریق دستور در مدل‌های زبانی چندزنجیره‌ای

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آزمون نفوذ و راهکارهای دفاعی در برابر حملات تزریق دستور در مدل‌های زبانی چندزنجیره‌ای

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: امنیت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در عصر هوش مصنوعی
• 2. مبانی هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. کاربردها و پتانسیل‌های هوش مصنوعی مولد
• 5. مفاهیم اولیه امنیت سایبری
• 6. تهدیدات نوین در حوزه هوش مصنوعی
• 7. مقدمه‌ای بر تزریق دستور (Prompt Injection)
• 8. انواع حملات تزریق دستور
• 9. حملات تزریق دستور زنجیره‌ای (Multi-Chain)
• 10. مکانیسم‌های حمله در LLMs
• 11. آسیب‌پذیری‌های رایج در برنامه‌های کاربردی LLM
• 12. شناسایی نقاط ضعف در پرامپت‌ها
• 13. تکنیک‌های استخراج اطلاعات حساس
• 14. دور زدن فیلترهای محتوایی
• 15. تأثیرات تزریق دستور بر تصمیم‌گیری LLM
• 16. حملات مهندسی اجتماعی با استفاده از LLMs
• 17. مدل‌سازی تهدیدات برای برنامه‌های LLM
• 18. مراحل آزمون نفوذ در برنامه‌های LLM
• 19. روش‌های کشف آسیب‌پذیری‌های تزریق دستور
• 20. ابزارهای خودکار برای شناسایی حملات
• 21. مستندسازی یافته‌های امنیتی
• 22. ارزیابی ریسک و اولویت‌بندی آسیب‌پذیری‌ها
• 23. راهکارهای دفاعی در برابر تزریق دستور
• 24. اعتبارسنجی و پاکسازی ورودی‌ها (Input Validation & Sanitization)
• 25. استفاده از پرامپت‌های سیستمی امن
• 26. تکنیک‌های جداسازی داده و دستور
• 27. فیلتر کردن و مسدودسازی دستورات مخرب
• 28. استفاده از مدل‌های دفاعی (Defensive Models)
• 29. آموزش مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 30. مدیریت دسترسی و مجوزها در LLMs
• 31. رمزنگاری داده‌ها و ارتباطات
• 32. اصول امنیت در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار (SDLC)
• 33. امنیت در توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی
• 34. تست امنیت برنامه‌های LLM در مرحله توسعه
• 35. تست امنیت در زمان استقرار (Deployment)
• 36. نظارت و پایش مستمر برنامه‌های LLM
• 37. واکنش به حوادث امنیتی در LLMs
• 38. مدیریت اطلاعات امنیتی (SIEM) برای LLMs
• 39. استراتژی‌های دفاع در عمق (Defense in Depth)
• 40. ملاحظات اخلاقی در توسعه و استفاده از LLMs
• 41. حریم خصوصی در برنامه‌های LLM
• 42. حفاظت از داده‌های آموزشی و مدل‌ها
• 43. مقررات و استانداردهای امنیتی در حوزه هوش مصنوعی
• 44. قوانین و الزامات جمهوری اسلامی ایران در حوزه سایبری
• 45. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 46. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با فناوری
• 47. حدود شرعی در محتوای دیجیتال
• 48. تطبیق با موازین فقهی در طراحی LLMs
• 49. امنیت در مدل‌های زبانی چندزنجیره‌ای
• 50. تزریق دستور و شکستن قفل در LLMs
• 51. استراتژی‌های تست و دفاع
• 52. مقدمه‌ای بر شبکه‌های بلاکچین و قراردادهای هوشمند
• 53. امنیت در قراردادهای هوشمند
• 54. آسیب‌پذیری‌های رایج در قراردادهای هوشمند
• 55. حملات تزریق دستور در قراردادهای هوشمند
• 56. تکنیک‌های دفاعی برای قراردادهای هوشمند
• 57. پروتکل‌های امنیتی بلاکچین
• 58. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در نظام بانکی
• 59. امنیت در سیستم‌های بانکی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 60. کاربرد LLMs در خدمات بانکی
• 61. تهدیدات امنیتی در LLMs بانکی
• 62. راهکارهای امنیتی برای LLMs در حوزه مالی
• 63. مقررات بانک مرکزی ایران در حوزه رمزارزها
• 64. خرید و فروش رمزارز به‌نحو خلاف مقررات
• 65. تأثیرات اقتصادی و اجتماعی هوش مصنوعی
• 66. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی‌های LLM
• 67. شفافیت در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 68. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی LLMs
• 69. حکمرانی داده در عصر هوش مصنوعی
• 70. امنیت داده‌ها در سازمان‌ها
• 71. حفاظت از اطلاعات حساس کاربران
• 72. روش‌های شناسایی حملات پیشرفته (APT)
• 73. جلوگیری از حملات فیشینگ و مهندسی اجتماعی
• 74. امنیت در اینترنت اشیاء (IoT)
• 75. نقش LLMs در امنیت سایبری
• 76. خودآموزی و بهبود مستمر در امنیت LLMs
• 77. آینده امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ
• 78. توسعه ابزارهای نوین امنیتی
• 79. همکاری بین‌المللی در حوزه امنیت سایبری
• 80. نقش پژوهش و تحقیق در امنیت LLMs
• 81. آموزش و افزایش آگاهی جامعه
• 82. بومی‌سازی راهکارهای امنیتی هوش مصنوعی
• 83. چالش‌های امنیتی در هوش مصنوعی مولد
• 84. مسیر شغلی در امنیت سایبری هوش مصنوعی
• 85. نقش متخصصان امنیت در حفاظت از زیرساخت‌ها
• 86. اهمیت رعایت الزامات قانونی و شرعی
• 87. پیشگیری از جرائم سایبری با هوش مصنوعی
• 88. توسعه ابزارهای تشخیص محتوای جعلی (Deepfake)
• 89. امنیت در پلتفرم‌های آموزشی آنلاین
• 90. حفاظت از اطلاعات دانشجویان و اساتید
• 91. مبانی حقوقی مسئولیت‌پذیری هوش مصنوعی
• 92. آینده تعامل انسان و ماشین در محیط امن
• 93. توسعه راهکارهای دفاعی هوشمند
• 94. اهمیت رویکرد پیشگیرانه در امنیت سایبری
• 95. حفاظت از اسرار تجاری و مالکیت فکری
• 96. نقش هوش مصنوعی در کشف و تحلیل تهدیدات
• 97. مدیریت بحران در حملات سایبری پیچیده
• 98. آموزش مداوم برای مقابله با تهدیدات نوظهور
• 99. پژوهش در زمینه آسیب‌پذیری‌های جدید LLMs
• 100. استانداردهای ملی و بین‌المللی امنیت سایبری