سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب امنیت داده‌ها در پلتفرم‌های مبتنی بر LLMs

کتاب امنیت داده‌ها در پلتفرم‌های مبتنی بر LLMs

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره امنیت داده‌ها در پلتفرم‌های مبتنی بر LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌ها در عصر هوش مصنوعی
  • 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 3. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 4. معماری و نحوه کارکرد LLMs
  • 5. انواع LLMs و کاربردهای آن‌ها
  • 6. مفاهیم کلیدی امنیت داده‌ها
  • 7. انواع تهدیدات امنیتی در فضای دیجیتال
  • 8. آسیب‌پذیری‌های رایج در سیستم‌های نرم‌افزاری
  • 9. اصول رمزنگاری و کاربردهای آن
  • 10. رمزنگاری متقارن و نامتقارن
  • 11. توابع هش و امضای دیجیتال
  • 12. مدیریت کلیدها در سیستم‌های امنیتی
  • 13. احراز هویت و مجوز دسترسی
  • 14. روش‌های نوین احراز هویت
  • 15. امنیت شبکه و پروتکل‌های ارتباطی
  • 16. فایروال‌ها و سیستم‌های تشخیص نفوذ
  • 17. امنیت ابری و مفاهیم آن
  • 18. مدیریت ریسک امنیتی در سازمان‌ها
  • 19. ارزیابی ریسک و تحلیل آسیب‌پذیری
  • 20. طراحی سیستم‌های امن
  • 21. استانداردهای امنیت اطلاعات (ISO 27001)
  • 22. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 23. آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 24. حفاظت از داده‌های شخصی در LLMs
  • 25. حریم خصوصی کاربران در پلتفرم‌های هوش مصنوعی
  • 26. تکنیک‌های حملات به LLMs
  • 27. تزریق پرامپت (Prompt Injection)
  • 28. حملات سوگیری (Bias Attacks)
  • 29. حملات مدل‌ربایی (Model Extraction)
  • 30. حملات مسموم‌سازی داده‌ها (Data Poisoning)
  • 31. روش‌های دفاع در برابر حملات به LLMs
  • 32. اعتبارسنجی ورودی‌ها و خروجی‌ها
  • 33. مکانیسم‌های کاهش سوگیری
  • 34. امنیت داده‌های آموزشی LLMs
  • 35. حفاظت از مدل‌های LLM در برابر دستکاری
  • 36. رمزنگاری داده‌های حساس در LLMs
  • 37. مدیریت دسترسی به LLMs
  • 38. مسائل اخلاقی در توسعه و استفاده از LLMs
  • 39. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی‌های LLMs
  • 40. شفافیت در عملکرد LLMs
  • 41. حفاظت از مالکیت معنوی در LLMs
  • 42. امنیت داده‌های مشتریان در پلتفرم‌های LLM
  • 43. مدیریت حوادث امنیتی مرتبط با LLMs
  • 44. برنامه‌ریزی واکنش به حوادث
  • 45. تحلیل پس از وقوع حادثه
  • 46. امنیت در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار (SDLC)
  • 47. DevSecOps و ادغام امنیت در توسعه
  • 48. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی LLMs
  • 49. پایش امنیتی و شناسایی تهدیدات
  • 50. استفاده از LLMs برای بهبود امنیت
  • 51. کاربرد LLMs در تحلیل لاگ‌ها
  • 52. کاربرد LLMs در شناسایی بدافزار
  • 53. کاربرد LLMs در پاسخ به حوادث امنیتی
  • 54. امنیت داده‌ها در LLMs برای کاربردهای سازمانی
  • 55. امنیت داده‌ها در LLMs برای کاربردهای مالی
  • 56. امنیت داده‌ها در LLMs برای کاربردهای پزشکی
  • 57. امنیت داده‌ها در LLMs برای کاربردهای دولتی
  • 58. امنیت داده‌ها در LLMs در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 59. مباحث پیشرفته در امنیت LLMs
  • 60. یادگیری فدرال (Federated Learning) و امنیت آن
  • 61. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 62. امنیت داده‌ها در LLMs با استفاده از پردازش محرمانه
  • 63. تکنیک‌های گمنام‌سازی داده‌ها
  • 64. حفظ حریم خصوصی در انتشار مدل‌ها
  • 65. مسائل قانونی و حقوقی مرتبط با امنیت داده‌ها در LLMs
  • 66. مسئولیت تولیدکنندگان و کاربران LLMs
  • 67. تأثیر LLMs بر امنیت سایبری ملی
  • 68. نقش نهادهای نظارتی در تضمین امنیت LLMs
  • 69. آیندهٔ امنیت داده‌ها در عصر هوش مصنوعی پیشرفته
  • 70. چالش‌های امنیتی LLMs نسل آینده
  • 71. پیش‌بینی و مقابله با تهدیدات نوظهور
  • 72. آموزش و آگاهی‌بخشی در زمینه امنیت LLMs
  • 73. اهمیت فرهنگ‌سازی امنیت در سازمان‌ها
  • 74. نقش متخصصان امنیت در اکوسیستم LLMs
  • 75. ایجاد چارچوب‌های استاندارد برای امنیت LLMs
  • 76. همکاری‌های بین‌المللی در زمینه امنیت LLMs
  • 77. مطالعات موردی در زمینه حوادث امنیتی LLMs
  • 78. درس‌های آموخته از حملات واقعی به LLMs
  • 79. راهکارهای عملی برای تقویت امنیت LLMs
  • 80. به‌روزرسانی مداوم مکانیزم‌های امنیتی
  • 81. استفاده از هوش مصنوعی برای دفاع
  • 82. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی LLMs
  • 83. ارزیابی و انتخاب پلتفرم‌های LLM امن
  • 84. آموزش نیروی انسانی متخصص
  • 85. توسعهٔ ابزارهای نوین امنیت LLMs
  • 86. تعهد به اصول اخلاقی در امنیت داده‌ها
  • 87. مبانی حقوقی حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 88. قوانین و مقررات مرتبط با فضای سایبر در ایران
  • 89. اهمیت رعایت موازین شرعی در امنیت داده‌ها
  • 90. نقش فناوری‌های نوین در حفاظت از داده‌ها
  • 91. تعهد به صیانت از اطلاعات در پلتفرم‌های آموزشی
  • 92. پیامدهای نقض امنیت داده‌ها در فضای آموزشی
  • 93. حفاظت از حریم خصوصی در محیط‌های یادگیری آنلاین
  • 94. اهمیت امنیت در پلتفرم‌های تعاملی
  • 95. توسعهٔ راهکارهای امن برای انتقال دانش
  • 96. تضمین امنیت اطلاعات در فرآیندهای آموزشی
  • 97. ایجاد بستری امن برای تبادل دانش
  • 98. پرهیز از هرگونه محتوای خلاف شرع و قانون
  • 99. تعهد به رعایت اصول اخلاقی و حرفه‌ای
  • 100. حفاظت از داده‌های حساس در تمامی مراحل

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.