سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های حذف اطلاعات شخصی (PII) از LLMs

کتاب تکنیک‌های حذف اطلاعات شخصی (PII) از 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 تکنیک‌های حذف اطلاعات شخصی (PII) از LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر حفاظت از اطلاعات شخصی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. تعریف اطلاعات شخصی قابل شناسایی (PII)
  • 3. اهمیت حفاظت از PII در LLMs
  • 4. مروری بر معماری مدل‌های زبانی بزرگ
  • 5. نحوه یادگیری LLMs و تعامل با داده‌ها
  • 6. مخاطرات بالقوه نشت PII از LLMs
  • 7. انواع داده‌های PII که ممکن است در LLMs ظاهر شوند
  • 8. شناسایی داده‌های حساس در متون ورودی
  • 9. تکنیک‌های شناسایی PII در داده‌های آموزشی
  • 10. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران (حریم خصوصی)
  • 11. قانون جرایم رایانه‌ای و حفاظت از داده‌ها
  • 12. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال و انطباق آن
  • 13. مسئولیت‌های اخلاقی در کار با LLMs
  • 14. اصول حریم خصوصی در طراحی سیستم‌های LLM
  • 15. روش‌های حذف PII از مجموعه داده‌های آموزشی
  • 16. حذف نام‌ها و اطلاعات هویتی مستقیم
  • 17. حذف اطلاعات تماس و آدرس‌ها
  • 18. حذف اطلاعات مالی و بانکی
  • 19. حذف اطلاعات پزشکی و سلامت
  • 20. حذف اطلاعات هویتی متمایزکننده
  • 21. تکنیک‌های جایگزینی PII با مقادیر عمومی
  • 22. استفاده از نام‌های مستعار و توکن‌های جایگزین
  • 23. روش‌های تعمیم و گمنام‌سازی اطلاعات
  • 24. کاهش ابعاد داده‌ها برای حفظ حریم خصوصی
  • 25. آنتروپی و اطلاعات متقابل در PII
  • 26. مفهوم تفکیک‌پذیری در شناسایی PII
  • 27. استفاده از یادگیری ماشینی برای شناسایی PII
  • 28. مدل‌های طبقه‌بندی متن برای تشخیص PII
  • 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای PII
  • 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای PII
  • 31. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای PII
  • 32. پیش‌پردازش متن برای بهبود شناسایی PII
  • 33. توکن‌سازی و برچسب‌گذاری اجزای کلام
  • 34. مدل‌سازی زبانی و درک معنایی
  • 35. تکنیک‌های پیشرفته حذف PII در حین تولید متن
  • 36. تولید متن با حفظ حریم خصوصی
  • 37. کنترل خروجی LLM برای جلوگیری از نشت PII
  • 38. روش‌های پس‌پردازش خروجی LLM
  • 39. فیلترینگ مبتنی بر الگو و عبارات منظم
  • 40. استفاده از مدل‌های تشخیص PII بر روی خروجی
  • 41. اعتبارسنجی خروجی برای اطمینان از عدم وجود PII
  • 42. ارزیابی اثربخشی تکنیک‌های حذف PII
  • 43. معیارهای سنجش حفظ حریم خصوصی
  • 44. معیارهای سنجش کیفیت متن تولید شده
  • 45. تکنیک‌های حمله به حریم خصوصی LLMs
  • 46. حملات بازسازی داده‌ها
  • 47. حملات استنتاج عضویت
  • 48. حملات بازسازی ویژگی‌ها
  • 49. روش‌های دفاع در برابر حملات حریم خصوصی
  • 50. یادگیری فدرال و حفظ حریم خصوصی
  • 51. رمزنگاری همومورفیک و کاربرد آن
  • 52. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های زبانی تخصصی
  • 53. LLMs برای کاربردهای پزشکی و انطباق با مقررات
  • 54. LLMs برای کاربردهای مالی و انطباق با مقررات
  • 55. LLMs برای کاربردهای حقوقی و انطباق با مقررات
  • 56. حفاظت از PII در فرآیندهای fine-tuning
  • 57. تنظیم دقیق مدل‌ها با داده‌های پاکسازی شده
  • 58. استفاده از روش‌های Differential Privacy در fine-tuning
  • 59. مدیریت چرخه عمر داده‌ها و PII
  • 60. سیاست‌های نگهداری داده‌ها
  • 61. حذف امن داده‌ها
  • 62. ممیزی و نظارت بر دسترسی به PII
  • 63. آموزش کاربران و توسعه‌دهندگان
  • 64. فرهنگ‌سازی در زمینه حفاظت از داده‌ها
  • 65. اهمیت مستندسازی فرآیندهای حذف PII
  • 66. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی LLMs
  • 67. بررسی آسیب‌پذیری‌های بالقوه
  • 68. راهکارهای پیشگیرانه برای توسعه‌دهندگان
  • 69. نقش کارشناسان امنیت سایبری در LLMs
  • 70. تکنیک‌های حذف PII با رویکرد مبتنی بر دانش
  • 71. استفاده از هستی‌شناسی‌ها و گراف‌های دانش
  • 72. یکپارچه‌سازی دانش دامنه در حذف PII
  • 73. مدل‌های زبانی بزرگ و مسئولیت اجتماعی
  • 74. تأثیر LLMs بر حریم خصوصی فردی
  • 75. تأثیر LLMs بر امنیت داده‌ها
  • 76. چالش‌های حقوقی و اخلاقی در استفاده از PII در LLMs
  • 77. راهکارهای فنی و مدیریتی برای انطباق با قوانین
  • 78. بررسی موارد موفق و ناموفق در حفاظت از PII
  • 79. مطالعات موردی در صنعت
  • 80. درس‌های آموخته شده از حوادث نشت PII
  • 81. چشم‌انداز آینده حفاظت از PII در LLMs
  • 82. پیشرفت‌های نوین در تکنیک‌های گمنام‌سازی
  • 83. تأثیر هوش مصنوعی بر آینده حریم خصوصی
  • 84. نکات کلیدی برای پیاده‌سازی موفق حفاظت از PII
  • 85. اهمیت رویکرد چندلایه در حفاظت از PII
  • 86. تعهد به بهبود مستمر فرآیندها
  • 87. جمع‌بندی و راهبردهای نهایی

📚 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.