کتاب حفاظت از حریم خصوصی در برابر مدل‌های زبانی مخرب و سفارشی
, ,

کتاب حفاظت از حریم خصوصی در برابر مدل‌های زبانی مخرب و سفارشی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000028827 دسته: , , برچسب: , , , , , , , ,

📚 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 حفاظت از حریم خصوصی در برابر مدل‌های زبانی مخرب و سفارشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و اهمیت حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی
  • 2. تعریف مدل‌های زبانی مخرب
  • 3. تعریف مدل‌های زبانی سفارشی (Fine-tuned)
  • 4. پیوندهای پنهان بین حریم خصوصی و مدل‌های زبانی
  • 5. چالش‌های نوظهور در حفاظت از حریم خصوصی
  • 6. مروری بر انواع داده‌های حساس
  • 7. داده‌های شخصی قابل شناسایی (PII)
  • 8. داده‌های مالی
  • 9. داده‌های پزشکی
  • 10. داده‌های موقعیت مکانی
  • 11. داده‌های ارتباطی
  • 12. داده‌های رفتاری
  • 13. داده‌های نظرات و عقاید
  • 14. داده‌های هویتی
  • 15. داده‌های حساس فرهنگی و مذهبی
  • 16. داده‌های مربوط به حوزه‌های قانونی
  • 17. داده‌های مربوط به اطلاعات شغلی
  • 18. داده‌های مربوط به شبکه‌های اجتماعی
  • 19. داده‌های مربوط به سوابق آموزشی
  • 20. داده‌های مربوط به فعالیت‌های آنلاین
  • 21. داده‌های مربوط به دستگاه‌های هوشمند
  • 22. داده‌های مربوط به داده‌های بیومتریک
  • 23. داده‌های مربوط به داده‌های ژنتیکی
  • 24. داده‌های مربوط به حریم خصوصی سازمان‌ها
  • 25. داده‌های مربوط به اسرار تجاری
  • 26. داده‌های مربوط به اطلاعات رقابتی
  • 27. داده‌های مربوط به اطلاعات امنیتی
  • 28. داده‌های مربوط به اطلاعات کارکنان
  • 29. داده‌های مربوط به اطلاعات مشتریان
  • 30. داده‌های مربوط به اطلاعات شرکا
  • 31. داده‌های مربوط به داده‌های داخلی سازمان
  • 32. روش‌های استخراج اطلاعات از مدل‌های زبانی
  • 33. حملات استخراج داده (Data Extraction Attacks)
  • 34. حملات استنتاج عضویت (Membership Inference Attacks)
  • 35. حملات بازسازی داده (Data Reconstruction Attacks)
  • 36. حملات استخراج دانش (Knowledge Extraction Attacks)
  • 37. حملات استخراج ویژگی (Feature Extraction Attacks)
  • 38. حملات استخراج الگو (Pattern Extraction Attacks)
  • 39. حملات استخراج مدل (Model Extraction Attacks)
  • 40. حملات استخراج داده‌های آموزشی (Training Data Extraction Attacks)
  • 41. حملات استخراج داده‌های سفارشی (Fine-tuned Data Extraction Attacks)
  • 42. حملات استخراج داده‌های حساس از خروجی مدل
  • 43. حملات تزریق پرامپت مخرب (Malicious Prompt Injection)
  • 44. حملات دستکاری خروجی مدل (Output Manipulation Attacks)
  • 45. حملات مهندسی معکوس پرامپت (Prompt Reverse Engineering)
  • 46. حملات جعل هویت از طریق مدل زبانی
  • 47. حملات انتشار اطلاعات غلط (Misinformation Spread)
  • 48. حملات نفرت‌پراکنی و تبعیض (Hate Speech and Discrimination)
  • 49. حملات ایجاد محتوای غیرقانونی
  • 50. حملات ایجاد محتوای مضر و آزاردهنده
  • 51. حملات سوءاستفاده از اطلاعات شخصی
  • 52. حملات فیشینگ و مهندسی اجتماعی
  • 53. حملات باج‌گیری سایبری
  • 54. حملات انتشار بدافزار از طریق متن
  • 55. حملات سوءاستفاده از ضعف‌های مدل
  • 56. حملات بهره‌برداری از بایاس‌های مدل
  • 57. حملات سوءاستفاده از داده‌های سفارشی نامناسب
  • 58. حملات استخراج اطلاعات از مدل‌های سفارشی با هدف خاص
  • 59. حملات استخراج اطلاعات از مدل‌های سفارشی برای مقاصد جنایی
  • 60. حملات استخراج اطلاعات از مدل‌های سفارشی برای جاسوسی صنعتی
  • 61. حملات استخراج اطلاعات از مدل‌های سفارشی برای تخریب اعتبار
  • 62. حملات استخراج اطلاعات از مدل‌های سفارشی برای دستکاری افکار عمومی
  • 63. روش‌های کلی حفاظت از حریم خصوصی
  • 64. ناشناس‌سازی داده‌ها (Data Anonymization)
  • 65. نام‌گذاری مجدد داده‌ها (Data Pseudonymization)
  • 66. کاهش داده‌ها (Data Minimization)
  • 67. دسترسی کنترل شده به داده‌ها
  • 68. رمزنگاری داده‌ها (Data Encryption)
  • 69. حذف داده‌های حساس قبل از آموزش
  • 70. حذف داده‌های حساس پس از آموزش
  • 71. حذف داده‌های حساس از داده‌های ورودی
  • 72. حذف داده‌های حساس از داده‌های خروجی
  • 73. تکنیک‌های آموزش مدل با حفظ حریم خصوصی
  • 74. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 75. یادگیری فدرال و حریم خصوصی داده‌ها
  • 76. چالش‌های یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 77. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال با استفاده از تکنیک‌های دیگر
  • 78. حفظ حریم خصوصی با استفاده از حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 79. مفهوم حریم خصوصی تفاضلی
  • 80. پیاده‌سازی حریم خصوصی تفاضلی در مدل‌های زبانی
  • 81. تاثیر حریم خصوصی تفاضلی بر دقت مدل
  • 82. حریم خصوصی تفاضلی و داده‌های سفارشی
  • 83. حریم خصوصی تفاضلی در مراحل آموزش
  • 84. حریم خصوصی تفاضلی در مراحل استنتاج
  • 85. آموزش با حفظ حریم خصوصی (Privacy-Preserving Training)
  • 86. تکنیک‌های آموزش ایمن (Secure Training Techniques)
  • 87. آموزش با رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 88. آموزش با محاسبات چندجانبه ایمن (Secure Multi-Party Computation – SMPC)
  • 89. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
  • 90. تولید داده‌های مصنوعی با حفظ حریم خصوصی
  • 91. محدودیت‌های استفاده از داده‌های مصنوعی
  • 92. تکنیک‌های ارزیابی و سنجش حریم خصوصی
  • 93. معیارهای سنجش حریم خصوصی
  • 94. ارزیابی ریسک حریم خصوصی
  • 95. تست نفوذ حریم خصوصی (Privacy Penetration Testing)
  • 96. ممیزی حریم خصوصی مدل‌های زبانی
  • 97. نظارت بر رفتار مدل‌های زبانی
  • 98. تشخیص و جلوگیری از حملات حریم خصوصی
  • 99. مکانیزم‌های تشخیص حملات استخراج داده
  • 100. مکانیزم‌های جلوگیری از تزریق پرامپت مخرب

📚 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 حفاظت از حریم خصوصی در برابر مدل‌های زبانی مخرب و سفارشی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا