فلش‌کارت‌های آموزشی روش‌های ارزیابی و تقویت ایمنی مدل‌های هوش مصنوعی (Red-Teaming و فیلترهای ایمنی)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره روش‌های ارزیابی و تقویت ایمنی مدل‌های هوش مصنوعی (Red-Teaming و فیلترهای ایمنی)

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ایمنی در هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مبانی هوش مصنوعی و امنیت سایبری
• 2. مقدمه‌ای بر توسعهٔ ایمن مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. اهمیت ایمنی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 4. تعریف و اهداف ارزیابی ایمنی هوش مصنوعی
• 5. مفهوم Red-Teaming در امنیت سایبری
• 6. کاربرد Red-Teaming در مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. اصول و چارچوب‌های Red-Teaming
• 8. انواع حملات و آسیب‌پذیری‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی
• 9. شناسایی سوگیری‌ها و تبعیض در داده‌ها و مدل‌ها
• 10. روش‌های مقابله با سوگیری در هوش مصنوعی
• 11. امنیت داده‌ها در چرخهٔ عمر مدل هوش مصنوعی
• 12. حفاظت از اطلاعات حساس در مدل‌های زبانی بزرگ
• 13. ملاحظات اخلاقی در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 14. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 15. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی‌های هوش مصنوعی
• 16. فیلترهای ایمنی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 17. طراحی و پیاده‌سازی فیلترهای محتوایی
• 18. مکانیسم‌های جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 19. مدیریت و به‌روزرسانی فیلترهای ایمنی
• 20. ارزیابی اثربخشی فیلترهای ایمنی
• 21. تست نفوذ مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. سناریوهای رایج حملات به مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. حملات تزریقی (Injection Attacks)
• 24. حملات مهندسی اجتماعی بر پایهٔ هوش مصنوعی
• 25. سوءاستفاده از مدل‌های هوش مصنوعی برای انتشار اطلاعات نادرست
• 26. شناسایی و مقابله با دیپ‌فیک
• 27. امنیت در مدل‌های تولید تصویر و صدا
• 28. حفاظت از مدل‌ها در برابر دستکاری ورودی
• 29. تکنیک‌های تشخیص و جلوگیری از دستکاری مدل
• 30. پروتکل‌های امنیتی برای APIهای هوش مصنوعی
• 31. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 32. مدیریت دسترسی و احراز هویت در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 33. پایش و ثبت وقایع امنیتی در هوش مصنوعی
• 34. واکنش به حوادث امنیتی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 35. آموزش تیم‌های Red-Teaming
• 36. تکنیک‌های پیشرفتهٔ Red-Teaming
• 37. استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود فرآیندهای Red-Teaming
• 38. شبیه‌سازی حملات پیچیده
• 39. ارزیابی آسیب‌پذیری‌های مدل‌های یادگیری تقویتی
• 40. امنیت در مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 41. امنیت در مدل‌های بینایی ماشین
• 42. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 43. چارچوب‌های ارزیابی ریسک امنیتی هوش مصنوعی
• 44. استانداردهای بین‌المللی ایمنی هوش مصنوعی
• 45. تطابق با الزامات قانونی و شرعی در هوش مصنوعی
• 46. نقش نظارت انسانی در ایمنی هوش مصنوعی
• 47. فرهنگ‌سازی در زمینهٔ استفادهٔ ایمن از هوش مصنوعی
• 48. آموزش کاربران نهایی در مورد خطرات هوش مصنوعی
• 49. همکاری با سازمان‌ها و نهادهای امنیتی
• 50. ارزیابی مداوم و بهبود مستمر ایمنی مدل‌ها
• 51. مستندسازی فرآیندهای ارزیابی و ایمنی
• 52. آیندهٔ ایمنی در هوش مصنوعی
• 53. نوآوری در تکنیک‌های دفاعی هوش مصنوعی
• 54. چالش‌های پیش رو در تضمین ایمنی هوش مصنوعی
• 55. مدیریت چرخهٔ حیات امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی
• 56. تکنیک‌های جلوگیری از یادگیری معکوس (Backdoor Attacks)
• 57. شناسایی و خنثی‌سازی حملات فرار از فیلتر
• 58. ارزیابی مقاومت مدل در برابر حملات adversarial
• 59. تکنیک‌های افزایش مقاومت مدل‌ها
• 60. استفاده از روش‌های مبتنی بر گواه (Proof-based) برای ایمنی
• 61. تأیید صحت خروجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 62. مدیریت و کاهش ریسک‌های اخلاقی و اجتماعی
• 63. حفاظت از حریم خصوصی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 64. شفافیت در عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 65. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 66. تکنیک‌های خودکارسازی فرآیندهای ایمنی
• 67. استفاده از هوش مصنوعی برای کشف آسیب‌پذیری‌های ناشناخته
• 68. ارزیابی ریسک‌های امنیتی در مدل‌های تخصصی
• 69. آموزش مداوم متخصصان امنیت سایبری در حوزهٔ هوش مصنوعی
• 70. بررسی موارد نقض امنیتی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 71. درس‌آموخته‌ها از حوادث امنیتی واقعی
• 72. تدوین راهنمای عملی برای Red-Teaming مدل‌های هوش مصنوعی
• 73. ارزیابی تأثیرات فرهنگی و اجتماعی استفاده از هوش مصنوعی
• 74. مدیریت تغییرات در معماری مدل‌های هوش مصنوعی و اثرات آن بر ایمنی
• 75. تکنیک‌های تشخیص و جلوگیری از تولید محتوای مغایر با ارزش‌های اسلامی
• 76. ارزیابی پیامدهای امنیتی استفاده از مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
• 77. مدیریت ریسک‌های مرتبط با داده‌های آموزشی نامعتبر
• 78. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی مقاوم در برابر خطا
• 79. روش‌های اعتبارسنجی و تأیید مدل‌های هوش مصنوعی
• 80. اهمیت مستندسازی دقیق در فرآیند توسعهٔ ایمن
• 81. ارزیابی و بهبود مستمر مکانیزم‌های امنیتی
• 82. نقش تیم‌های توسعه در تضمین ایمنی هوش مصنوعی
• 83. تکنیک‌های پیشگیری از سرقت مدل
• 84. بررسی چالش‌های حقوقی و قضایی در حوزهٔ هوش مصنوعی
• 85. اصول اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
• 86. تکنیک‌های شناسایی و جلوگیری از تولید محتوای خشونت‌آمیز
• 87. ارزیابی ریسک‌های امنیتی در مدل‌های سفارشی‌سازی شده
• 88. مدیریت چرخهٔ عمر امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی
• 89. تکنیک‌های ارزیابی و کاهش سوگیری‌های فرهنگی
• 90. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 91. نقش هوش مصنوعی در افزایش امنیت سایبری کلی کشور
• 92. ارزیابی و بهبود فرآیندهای بازرسی امنیتی
• 93. مدیریت ریسک‌های مرتبط با هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 94. اصول پیاده‌سازی ایمن مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها
• 95. ارزیابی و کاهش آسیب‌پذیری‌های زنجیرهٔ تأمین هوش مصنوعی
• 96. تکنیک‌های جلوگیری از حملات انکار سرویس (DoS) بر مدل‌ها
• 97. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی با قابلیت دفاع پویا
• 98. ارزیابی و بهبود مکانیزم‌های نظارت و کنترل
• 99. مدیریت ریسک‌های اخلاقی و اجتماعی در استفاده از هوش مصنوعی
• 100. تدوین استراتژی‌های جامع ایمنی برای هوش مصنوعی