فلش‌کارت‌های آموزشی تست نفوذ مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در هوش مصنوعی مولد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تست نفوذ مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ارزیابی امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری و هوش مصنوعی
• 2. مبانی هوش مصنوعی مولد
• 3. معماری مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 4. کاربردهای هوش مصنوعی مولد
• 5. چالش‌های امنیتی در هوش مصنوعی
• 6. اصول تست نفوذ در امنیت سایبری
• 7. مفاهیم پایه تست نفوذ LLM
• 8. انواع حملات به مدل‌های LLM
• 9. آشنایی با آسیب‌پذیری‌های رایج LLM
• 10. شناسایی نقاط ضعف در معماری LLM
• 11. جمع‌آوری اطلاعات در تست نفوذ LLM
• 12. تحلیل داده‌های ورودی و خروجی LLM
• 13. تکنیک‌های تزریق پرامپت (Prompt Injection)
• 14. انواع حملات تزریق پرامپت
• 15. شناسایی و جلوگیری از تزریق پرامپت
• 16. حملات دستکاری خروجی (Output Manipulation)
• 17. تکنیک‌های تولید محتوای نامناسب
• 18. روش‌های مقابله با دستکاری خروجی
• 19. حملات افشای اطلاعات (Data Leakage)
• 20. آسیب‌پذیری‌های مرتبط با داده‌های آموزشی
• 21. روش‌های جلوگیری از افشای اطلاعات حساس
• 22. حملات منع سرویس (Denial of Service) در LLM
• 23. آشنایی با حملات DoS علیه LLM
• 24. راهکارهای مقابله با حملات DoS
• 25. حملات تزریق کد مخرب (Code Injection)
• 26. آسیب‌پذیری‌های مرتبط با اجرای کد
• 27. جلوگیری از اجرای کد غیرمجاز
• 28. حملات مهندسی اجتماعی علیه LLM
• 29. فیشینگ و سوءاستفاده از LLM
• 30. روش‌های مقابله با مهندسی اجتماعی
• 31. ارزیابی امنیتی مدل‌های LLM سفارشی
• 32. تست نفوذ در APIهای LLM
• 33. امنیت در پلتفرم‌های LLM
• 34. ملاحظات امنیتی در داده‌های ورودی
• 35. حفاظت از داده‌های آموزشی LLM
• 36. مدیریت دسترسی و احراز هویت در LLM
• 37. مقاوم‌سازی مدل‌های LLM در برابر حملات
• 38. تکنیک‌های اعتبارسنجی ورودی‌ها
• 39. اعمال محدودیت بر خروجی‌های LLM
• 40. مانیتورینگ و ثبت وقایع امنیتی LLM
• 41. شناسایی رفتار مشکوک در LLM
• 42. مدیریت حوادث امنیتی مرتبط با LLM
• 43. چارچوب‌های ارزیابی امنیتی LLM
• 44. معیارهای سنجش آسیب‌پذیری LLM
• 45. استفاده از ابزارهای تست نفوذ LLM
• 46. بررسی آسیب‌پذیری با ابزارهای خودکار
• 47. تست نفوذ دستی مدل‌های LLM
• 48. سناریوهای تست نفوذ پیشرفته
• 49. تست نفوذ مدل‌های LLM در محیط‌های واقعی
• 50. گزارش‌نویسی تست نفوذ LLM
• 51. ارائه نتایج و پیشنهادات امنیتی
• 52. بازبینی امنیتی کد LLM
• 53. اصول توسعه امن LLM
• 54. پیاده‌سازی کنترل‌های امنیتی در چرخه عمر LLM
• 55. امنیت در مدل‌های LLM متن‌باز
• 56. مدیریت ریسک در استفاده از LLM
• 57. استانداردهای امنیتی برای LLM
• 58. قوانین و مقررات حفاظت از داده در LLM
• 59. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از LLM
• 60. آینده امنیت هوش مصنوعی مولد
• 61. چالش‌های نوظهور در امنیت LLM
• 62. راهکارهای نوآورانه برای حفاظت از LLM
• 63. امنیت در مدل‌های LLM چندوجهی
• 64. تست نفوذ مدل‌های LLM تصویری
• 65. تست نفوذ مدل‌های LLM صوتی
• 66. ارزیابی امنیتی مدل‌های LLM در صنعت
• 67. کاربرد LLM در امنیت سایبری (مثبت)
• 68. استفاده از LLM برای شناسایی تهدیدات
• 69. به‌کارگیری LLM در تحلیل بدافزار
• 70. LLM و بهبود فرآیندهای امنیتی
• 71. ملاحظات اخلاقی در تست نفوذ LLM
• 72. حفظ حریم خصوصی در تست نفوذ LLM
• 73. آموزش نیروی متخصص امنیت LLM
• 74. توسعه فرهنگ امنیتی در سازمان‌ها
• 75. امنیت در معماری‌های توزیع‌شده LLM
• 76. مقاومت در برابر حملات پیشرفته
• 77. ارزیابی جامع امنیتی LLM
• 78. اصول طراحی امن LLM
• 79. اولویت‌بندی آسیب‌پذیری‌ها
• 80. پیاده‌سازی راهکارهای امنیتی مؤثر
• 81. مطالعات موردی موفق در امنیت LLM
• 82. درس‌آموخته‌ها از حملات واقعی
• 83. نقش هوش مصنوعی در دفاع سایبری
• 84. چالش‌های قانونی در امنیت LLM
• 85. راهنمای عملی تست نفوذ LLM
• 86. به‌روزرسانی مداوم دانش امنیتی
• 87. آینده شغلی در امنیت LLM
• 88. ارتباط تنگاتنگ امنیت سایبری و LLM
• 89. تست نفوذ در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 90. امنیت در داده‌های کلان و LLM
• 91. مدیریت اعتبار در LLM
• 92. مصون‌سازی LLM در برابر سوءاستفاده
• 93. کشف آسیب‌پذیری‌های ناشناخته LLM
• 94. راهکارهای پیشگیرانه و واکنشی
• 95. امنیت در عصر هوش مصنوعی مولد
• 96. اصول پدافند سایبری در حوزه LLM
• 97. تست نفوذ اخلاقی در LLM
• 98. ارزیابی ریسک‌های امنیتی LLM
• 99. چالش‌های پیاده‌سازی امن LLM
• 100. توسعه ابزارهای امنیتی LLM