فلش‌کارت‌های آموزشی آسیب‌پذیری مدل‌های زبانی در برابر حملات و راهکارهای مقابله

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آسیب‌پذیری مدل‌های زبانی در برابر حملات و راهکارهای مقابله

موضوع کلی: هوش مصنوعی و امنیت سایبری

موضوع میانی: ارزیابی امنیتی مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و امنیت سایبری
• 2. مبانی زبان‌های برنامه‌نویسی امن
• 3. اصول امنیت در توسعه نرم‌افزار
• 4. مفاهیم اولیه امنیت سایبری
• 5. انواع حملات سایبری به سامانه‌های نرم‌افزاری
• 6. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 7. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 8. آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 9. کاربردهای مدل‌های زبانی در امنیت
• 10. ارزیابی امنیتی مدل‌های زبانی
• 11. مفهوم "فرار از زندان" (Jailbreaking) در LLMs
• 12. انواع حملات فرار از زندان
• 13. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای فرار از زندان
• 14. حملات مبتنی بر تزریق پرامپت
• 15. حملات مبتنی بر جعل هویت
• 16. حملات دستکاری خروجی
• 17. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از قابلیت‌های مدل
• 18. ارزیابی مقاومت مدل‌ها در برابر حملات
• 19. روش‌های سنجش آسیب‌پذیری
• 20. معیارهای ارزیابی امنیت LLMs
• 21. مطالعه موردی: حملات به مدل‌های زبانی متن‌باز
• 22. مطالعه موردی: حملات به مدل‌های زبانی تجاری
• 23. تکنیک‌های دفاعی در برابر حملات فرار از زندان
• 24. فیلترینگ ورودی و خروجی
• 25. تنظیم دقیق مدل با داده‌های ایمن
• 26. استفاده از مدل‌های واسط امنیتی
• 27. آموزش مداوم مدل‌ها برای شناسایی حملات
• 28. روش‌های تشخیص حملات در زمان واقعی
• 29. مانیتورینگ رفتار مدل
• 30. تحلیل لاگ‌ها و رویدادهای امنیتی
• 31. مدیریت ریسک در استفاده از LLMs
• 32. چارچوب‌های امنیتی برای LLMs
• 33. استانداردهای امنیتی در توسعه هوش مصنوعی
• 34. قوانین و مقررات مرتبط با امنیت سایبری در ایران
• 35. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 36. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی در حوزه فناوری
• 37. حدود شرعی در استفاده از فناوری‌های نوین
• 38. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 39. مسئولیت‌پذیری در قبال حملات سایبری
• 40. نقش کاربران در حفظ امنیت LLMs
• 41. راهنمای استفاده امن از LLMs برای کاربران
• 42. آموزش سواد سایبری
• 43. شناخت تهدیدات سایبری رایج
• 44. روش‌های محافظت از اطلاعات شخصی
• 45. اهمیت به‌روزرسانی نرم‌افزارها
• 46. مبانی رمزنگاری و کاربردهای آن
• 47. امنیت شبکه‌های کامپیوتری
• 48. مفاهیم پایه‌ای امنیت داده‌ها
• 49. حفاظت از حریم خصوصی در فضای دیجیتال
• 50. قوانین جرایم رایانه‌ای در ایران
• 51. مطالعه موردی: سوءاستفاده از LLMs در انتشار اخبار جعلی
• 52. مطالعه موردی: استفاده از LLMs برای تولید محتوای مخرب
• 53. مقابله با اخبار جعلی و اطلاعات نادرست
• 54. استفاده اخلاقی از LLMs در آموزش
• 55. کاربرد LLMs در بهبود فرآیندهای آموزشی
• 56. تکنیک‌های جلوگیری از تقلب با استفاده از LLMs
• 57. ارزیابی کیفیت و صحت خروجی LLMs
• 58. مدل‌های استدلال (Reasoning Models)
• 59. مبانی استدلال ماشینی
• 60. ارتباط مدل‌های زبانی با مدل‌های استدلال
• 61. ارزیابی امنیتی مدل‌های استدلال
• 62. حملات به مدل‌های استدلال
• 63. دفاع در برابر حملات به مدل‌های استدلال
• 64. عوامل (Agents) در هوش مصنوعی
• 65. مفهوم عامل هوشمند
• 66. طراحی و پیاده‌سازی عوامل هوشمند
• 67. امنیت در سیستم‌های مبتنی بر عامل
• 68. حملات به عوامل هوشمند
• 69. دفاع در برابر حملات به عوامل هوشمند
• 70. تلفیق LLMs، مدل‌های استدلال و عوامل
• 71. معماری سیستم‌های ترکیبی
• 72. ارزیابی امنیتی سیستم‌های ترکیبی
• 73. حملات به سیستم‌های ترکیبی
• 74. دفاع در برابر حملات به سیستم‌های ترکیبی
• 75. مطالعه موردی: سیستم‌های توصیه‌گر امن
• 76. مطالعه موردی: سیستم‌های تشخیص نفوذ مبتنی بر هوش مصنوعی
• 77. مطالعه موردی: سیستم‌های امنیتی خودکار
• 78. آینده امنیت در عصر هوش مصنوعی
• 79. چالش‌های پیش رو در حوزه امنیت سایبری
• 80. راهکارهای نوآورانه برای مقابله با تهدیدات
• 81. نقش پژوهش و توسعه در ارتقاء امنیت
• 82. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه امنیت سایبری
• 83. اهمیت امنیت اطلاعات در سازمان‌ها
• 84. مدیریت بحران در حملات سایبری
• 85. برنامه‌ریزی برای تداوم کسب‌وکار
• 86. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی متخصص امنیت
• 87. اهمیت فرهنگ‌سازی در حوزه امنیت سایبری
• 88. چشم‌انداز امنیت سایبری در جمهوری اسلامی ایران
• 89. نقش هوش مصنوعی در تحقق امنیت ملی
• 90. راهبردهای بومی در حوزه امنیت سایبری
• 91. نوآوری‌های داخلی در صنعت امنیت سایبری
• 92. پتانسیل‌های توسعه در حوزه هوش مصنوعی و امنیت
• 93. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی و امنیت سایبری