فلش‌کارت‌های آموزشی ارزیابی امنیتی کاربردهای هوش مصنوعی مولد (Red Teaming LLM Applications)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی امنیتی کاربردهای هوش مصنوعی مولد (Red Teaming LLM Applications)

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ارزیابی و تست نفوذ سیستم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت سایبری در هوش مصنوعی
• 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 3. معماری مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 4. آسیب‌پذیری‌های عمومی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 5. اصول ارزیابی امنیتی (Red Teaming)
• 6. انواع حملات به مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای ارزیابی
• 8. تشخیص و جلوگیری از تزریق پرامپت
• 9. حملات تزریقی در LLMs
• 10. آسیب‌پذیری‌های مرتبط با داده‌های آموزشی
• 11. حریم خصوصی و حفاظت از داده در LLMs
• 12. مدیریت خروجی‌های نامناسب و سمی
• 13. تست نفوذ در سیستم‌های مبتنی بر LLM
• 14. استفاده از ابزارهای خودکار برای ارزیابی
• 15. روش‌های دستی برای کشف آسیب‌پذیری‌ها
• 16. ارزیابی امنیتی رابط‌های کاربری LLM
• 17. امنیت APIهای مدل‌های هوش مصنوعی
• 18. مدیریت احراز هویت و مجوزها در LLMs
• 19. حملات انکار سرویس (DoS) به LLMs
• 20. آسیب‌پذیری‌های مرتبط با توکن‌سازی
• 21. حملات بازیابی اطلاعات حساس
• 22. تست نفوذ در کاربردهای خاص LLM
• 23. مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
• 24. کاربردهای LLM در تولید محتوا
• 25. LLMها و امنیت اطلاعات
• 26. ارزیابی امنیتی سیستم‌های چت‌بات
• 27. امنیت دستیارهای مجازی هوشمند
• 28. تست نفوذ در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 29. LLMها در تحلیل داده‌های متنی
• 30. امنیت مدل‌های خلاصه‌سازی متن
• 31. ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی
• 32. LLMها و امنیت شبکه‌های اجتماعی
• 33. تست نفوذ در ربات‌های تلگرامی مبتنی بر LLM
• 34. امنیت مدل‌های تولید کد
• 35. ارزیابی آسیب‌پذیری‌های کد تولید شده
• 36. LLMها در تشخیص ناهنجاری
• 37. امنیت سیستم‌های تشخیص تقلب
• 38. تست نفوذ در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی
• 39. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی LLM
• 40. پاسخگویی و شفافیت در هوش مصنوعی
• 41. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 42. چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی
• 43. استانداردهای امنیتی در هوش مصنوعی
• 44. مستندسازی فرآیند Red Teaming
• 45. گزارش‌دهی یافته‌های امنیتی
• 46. مدیریت آسیب‌پذیری‌های کشف شده
• 47. بهبود مستمر امنیت LLMs
• 48. آموزش و آگاهی‌بخشی امنیتی
• 49. سناریوهای حمله پیشرفته
• 50. تست نفوذ در سیستم‌های چندوجهی
• 51. LLMها و امنیت سایبری در صنعت
• 52. ارزیابی امنیتی در حوزه سلامت
• 53. کاربرد LLM در آموزش و پژوهش
• 54. امنیت سیستم‌های توصیه‌گر
• 55. تست نفوذ در بازی‌های ویدئویی هوش مصنوعی
• 56. LLMها و امنیت در اقتصاد دیجیتال
• 57. حملات هدفمند علیه سیستم‌های LLM
• 58. امنیت در معماری‌های توزیع‌شده LLM
• 59. ارزیابی حملات زنجیره تأمین نرم‌افزار
• 60. تکنیک‌های دفاعی در برابر حملات LLM
• 61. استفاده از هوش مصنوعی برای دفاع سایبری
• 62. امنیت مدل‌های یادگیری تقویتی
• 63. ارزیابی ریسک‌های نوظهور در LLMها
• 64. مدیریت حوادث امنیتی سایبری
• 65. نظارت و ثبت وقایع امنیتی
• 66. تحلیل لاگ‌ها و رویدادها
• 67. فرهنگ‌سازی امنیت سایبری
• 68. اهمیت تست نفوذ مداوم
• 69. روش‌های ارزیابی امنیتی پیشرفته
• 70. ارزیابی امنیتی در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار
• 71. مدیریت دسترسی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 72. امنیت لایه‌های زیرین زیرساخت LLM
• 73. تست نفوذ در محیط‌های ابری
• 74. امنیت داده‌های حساس ورودی و خروجی
• 75. ارزیابی آسیب‌پذیری‌های مرتبط با حافظه
• 76. حملات کانال جانبی در LLMs
• 77. امنیت مدل‌های فدرال لرنینگ
• 78. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات adversarial
• 79. تکنیک‌های ضدحمله برای LLMs
• 80. مدیریت آسیب‌پذیری‌های پیچیده
• 81. نقش مهندسی اجتماعی در حملات LLM
• 82. ارزیابی ریسک‌های تجاری ناشی از حملات
• 83. تدوین سیاست‌های امنیتی برای LLMs
• 84. استانداردهای بین‌المللی امنیت هوش مصنوعی
• 85. آینده امنیت کاربردهای هوش مصنوعی مولد
• 86. درس‌های آموخته از حوادث امنیتی
• 87. توسعه ابزارهای ارزیابی بومی
• 88. ارزیابی امنیتی در چارچوب فقهی
• 89. مقررات بانک مرکزی در رمزارزها (اشاره)
• 90. قوانین مربوط به حریم خصوصی داده
• 91. چارچوب‌های قانونی مبارزه با جرایم سایبری
• 92. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 93. اهمیت آموزش مستمر در امنیت سایبری
• 94. مدیریت بحران در حملات سایبری
• 95. امنیت در قراردادهای هوشمند مبتنی بر LLM
• 96. ارزیابی مقاومت سیستم‌ها در برابر حملات
• 97. اهمیت مستندسازی امنیتی
• 98. اصول حفاظت از اطلاعات در LLMs
• 99. تکنیک‌های شناسایی نفوذ در سیستم‌های AI
• 100. مدیریت دسترسی مبتنی بر نقش در LLMs