, ,

کتاب PMSR: ساخت بازارهای داده هوش مصنوعی خصوصی با پردازش توزیع‌شده و امنیت رمزنگاری

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب PMSR: ساخت بازارهای داده هوش مصنوعی خصوصی با پردازش توزیع‌شده و امنیت رمزنگاری

موضوع کلی: اقتصاد داده‌های هوش مصنوعی و راهکارهای نوین حفظ حریم خصوصی

موضوع میانی: چارچوب‌های غیرمتمرکز و امن برای پردازش و مبادله داده‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر اقتصاد داده و ظهور هوش مصنوعی
  • 2. پارادوکس داده: نیاز به داده در مقابل ضرورت حفظ حریم خصوصی
  • 3. بازارهای داده سنتی: مدل‌ها، بازیگران و چالش‌ها
  • 4. شکست‌های حریم خصوصی در یادگیری ماشین: حملات استنتاج عضویت و بازسازی مدل
  • 5. مروری بر مقررات حفاظت از داده (مانند GDPR و CCPA)
  • 6. معرفی دوره و چارچوب PMSR: یک راهکار نوین
  • 7. مبانی یادگیری ماشین برای متخصصان داده
  • 8. مفاهیم کلیدی حریم خصوصی داده: گمنامی، شبه‌گمنامی و تفکیک‌پذیری
  • 9. مقدمه‌ای بر رمزنگاری مدرن: تقارن، عدم تقارن و توابع درهم‌ساز
  • 10. اصول اولیه محاسبات توزیع‌شده و سیستم‌های غیرمتمرکز
  • 11. آشنایی با پارادایم MapReduce: قدرت پردازش داده در مقیاس بزرگ
  • 12. چرا MapReduce سنتی برای داده‌های حساس مناسب نیست؟
  • 13. تعریف تهدیدات امنیتی در بازارهای داده: بازیگران مخرب داخلی و خارجی
  • 14. اهمیت اعتماد و شفافیت در اکوسیستم‌های داده
  • 15. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی (PETs)
  • 16. معرفی رمزنگاری همریخت (Homomorphic Encryption)
  • 17. انواع رمزنگاری همریخت: جزئی (PHE)، تاحدی (SHE) و کاملاً همریخت (FHE)
  • 18. عملیات ریاضی بر روی داده‌های رمزنگاری‌شده
  • 19. کاربردهای عملی و محدودیت‌های رمزنگاری همریخت
  • 20. معرفی محاسبات چندجانبه امن (Secure Multi-Party Computation – SMPC)
  • 21. پروتکل اشتراک‌گذاری راز شمیر (Shamir's Secret Sharing)
  • 22. مدل‌های امنیتی در SMPC: نیمه‌صادق (Semi-Honest) در مقابل مخرب (Malicious)
  • 23. کاربردهای SMPC در agregات امن و یادگیری ماشین
  • 24. معرفی حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 25. مفهوم بودجه حریم خصوصی (Epsilon و Delta)
  • 26. مکانیزم‌های حریم خصوصی تفاضلی: مکانیزم لاپلاس و گاوسی
  • 27. حریم خصوصی تفاضلی محلی (Local DP) در مقابل جهانی (Global DP)
  • 28. اثبات با دانش صفر (Zero-Knowledge Proofs – ZKP): اثبات بدون افشای اطلاعات
  • 29. مروری بر zk-SNARKs و کاربرد آن در تأیید محاسبات
  • 30. ترکیب تکنیک‌های رمزنگاری برای امنیت چندلایه
  • 31. تحلیل عمیق مقاله الهام‌بخش: Private Map-Secure Reduce
  • 32. معماری کلی سیستم PMSR: اجزا و جریان داده
  • 33. نقش هر یک از بازیگران: ارائه‌دهندگان داده، مشتریان و هماهنگ‌کننده‌ها
  • 34. فاز اول: Private Map – نگاشت خصوصی داده‌ها
  • 35. هدف از فاز Private Map: اعمال تابع بر روی داده‌های فردی بدون افشای آن‌ها
  • 36. پروتکل ثبت‌نام و احراز هویت ارائه‌دهندگان داده
  • 37. انکپسوله کردن و آماده‌سازی داده‌ها برای پردازش خصوصی
  • 38. پیاده‌سازی Private Map با استفاده از رمزنگاری همریخت
  • 39. چالش‌های کارایی در نگاشت همریخت و راهکارهای بهینه‌سازی
  • 40. پیاده‌سازی Private Map با استفاده از SMPC
  • 41. مقایسه رویکردهای HE و SMPC برای فاز Map
  • 42. تولید خروجی‌های میانی رمزنگاری‌شده
  • 43. تضمین صحت اجرای تابع Map توسط هر کاربر
  • 44. تحلیل امنیتی فاز Private Map: محافظت در برابر مشتری کنجکاو
  • 45. تحلیل امنیتی فاز Private Map: محافظت در برابر ارائه‌دهندگان داده مخرب
  • 46. فاز دوم: Secure Reduce – تجمیع امن نتایج
  • 47. هدف از فاز Secure Reduce: تجمیع نتایج Map بدون افشای مقادیر میانی
  • 48. پروتکل تجمیع امن مبتنی بر اشتراک‌گذاری راز
  • 49. نقش نودهای محاسباتی (Computing Nodes) در فاز Reduce
  • 50. چگونگی ترکیب نتایج رمزنگاری‌شده از چندین منبع
  • 51. مقابله با تبانی (Collusion) بین نودهای محاسباتی
  • 52. استفاده از کدهای تأیید پیام (MACs) برای تضمین یکپارچگی
  • 53. پروتکل بازسازی نتیجه نهایی و تحویل به مشتری
  • 54. تحلیل امنیتی فاز Secure Reduce: حفظ حریم خصوصی داده‌های میانی
  • 55. اثبات صحت نتیجه تجمیع‌شده نهایی
  • 56. مدیریت خطا و خروج کاربران در طول پروتکل
  • 57. ساخت زیرساخت بازار داده با PMSR
  • 58. طراحی معماری یک بازار داده غیرمتمرکز
  • 59. مدل‌های اقتصادی و انگیزشی برای مشارکت‌کنندگان
  • 60. مکانیسم قیمت‌گذاری داده بر اساس کیفیت و کاربرد
  • 61. استفاده از قراردادهای هوشمند برای خودکارسازی توافقات
  • 62. نقش دفتر کل توزیع‌شده (بلاک‌چین) در ایجاد شفافیت و حسابرسی
  • 63. سیستم‌های شهرت (Reputation Systems) برای بازیگران بازار
  • 64. حاکمیت داده و مدیریت دسترسی در پلتفرم PMSR
  • 65. چالش‌های مقیاس‌پذیری زیرساخت
  • 66. پیاده‌سازی عملی و ملاحظات مهندسی
  • 67. انتخاب کتابخانه‌ها و فریمورک‌های رمزنگاری (مانند OpenFHE, MP-SPDZ)
  • 68. راهنمای پیاده‌سازی یک تابع Private Map ساده
  • 69. راهنمای پیاده‌سازی یک پروتکل Secure Reduce پایه
  • 70. تحلیل عملکرد و سربار محاسباتی PMSR
  • 71. معیارهای ارزیابی: زمان اجرا، پهنای باند و منابع محاسباتی
  • 72. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد در مقیاس بزرگ
  • 73. ملاحظات استقرار (Deployment) در محیط‌های ابری و لبه
  • 74. مطالعه موردی ۱: آموزش یک مدل رگرسیون خطی خصوصی
  • 75. تحلیل داده‌ها و تعریف توابع Map و Reduce برای رگرسیون
  • 76. پیاده‌سازی و ارزیابی عملکرد سناریوی رگرسیون
  • 77. مطالعه موردی ۲: تحلیل آماری توزیع‌شده و خصوصی
  • 78. پیاده‌سازی محاسبه میانگین و واریانس امن
  • 79. مقایسه نتایج با روش‌های سنتی و تحلیل مزایا
  • 80. مباحث پیشرفته و مسیرهای آینده
  • 81. ادغام PMSR با یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 82. مقابله با حملات پیشرفته: حملات زمان‌بندی (Timing Attacks)
  • 83. تضمین انصاف (Fairness) در مدل‌های آموزش‌دیده با داده‌های خصوصی
  • 84. مسائل مربوط به قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) در مدل‌های خصوصی
  • 85. ملاحظات اخلاقی در طراحی و بهره‌برداری از بازارهای داده
  • 86. استانداردسازی پروتکل‌ها برای قابلیت همکاری بین بازارها
  • 87. تحقیقات آینده: کاهش سربار محاسباتی FHE و SMPC
  • 88. کاربردهای فراتر از هوش مصنوعی: آمار پزشکی، تحلیل مالی و غیره
  • 89. جمع‌بندی نهایی: مزایا، معایب و چشم‌انداز PMSR
  • 90. نقشه راه برای تبدیل شدن به یک متخصص در زمینه هوش مصنوعی حافظ حریم خصوصی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب PMSR: ساخت بازارهای داده هوش مصنوعی خصوصی با پردازش توزیع‌شده و امنیت رمزنگاری”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا