سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع امنیت برای پروژه های یادگیری ماشین

کتاب راهنمای جامع امنیت برای پروژه های یادگیری ماشین

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 راهنمای جامع امنیت برای پروژه های یادگیری ماشین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: امنیت سایبری و برنامه‌نویسی امن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر امنیت در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه امنیت سایبری
  • 3. آشنایی با تهدیدات رایج در پروژه‌های ML
  • 4. اصول اخلاقی در توسعه یادگیری ماشین
  • 5. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 6. حفاظت از داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
  • 7. امنیت در جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 8. شفافیت در جمع‌آوری داده‌ها
  • 9. موازین شرعی در مدیریت داده‌ها
  • 10. مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 11. امنیت در پیش‌پردازش داده‌ها
  • 12. پاکسازی داده‌ها و جلوگیری از نشت اطلاعات
  • 13. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و انتقال
  • 14. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
  • 15. اصول امنیت در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 16. معماری امن مدل‌های ML
  • 17. امنیت در انتخاب الگوریتم‌ها
  • 18. تکنیک‌های جلوگیری از حملات به مدل
  • 19. حملات تزریقی (Injection Attacks) در ML
  • 20. دفاع در برابر حملات تزریقی
  • 21. حملات سرقت مدل (Model Stealing)
  • 22. دفاع در برابر سرقت مدل
  • 23. حملات دستکاری خروجی (Output Manipulation)
  • 24. دفاع در برابر دستکاری خروجی
  • 25. امنیت در مرحله آموزش مدل
  • 26. حفاظت از مدل در برابر دستکاری حین آموزش
  • 27. جلوگیری از سوگیری (Bias) مخرب در مدل
  • 28. شناسایی و کاهش سوگیری‌های ناخواسته
  • 29. موازین شرعی در جلوگیری از سوگیری
  • 30. امنیت در استقرار (Deployment) مدل
  • 31. امنیت APIهای مدل‌های ML
  • 32. کنترل دسترسی به APIها
  • 33. امنیت در محیط‌های ابری برای ML
  • 34. امنیت در کانتینرسازی (Containerization) مدل‌ها
  • 35. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها در کانتینرها
  • 36. امنیت در پردازش داده‌های زنده (Real-time)
  • 37. حفاظت در برابر حملات DoS/DDoS به سرویس‌های ML
  • 38. امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 39. امنیت در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 40. امنیت در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 41. حملات adversarial به مدل‌های بینایی ماشین
  • 42. دفاع در برابر حملات adversarial
  • 43. امنیت در مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 44. امنیت در شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 45. امنیت در هوش مصنوعی توضیحی (XAI)
  • 46. حفظ حریم خصوصی در XAI
  • 47. استانداردهای حریم خصوصی در ML
  • 48. قوانین حفاظت از داده‌های شخصی در ایران
  • 49. محرمانگی داده‌ها در ML
  • 50. یکپارچه‌سازی داده‌ها و حفظ امنیت
  • 51. امنیت در زنجیره تأمین ML (ML Supply Chain)
  • 52. امنیت در کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های ML
  • 53. مدیریت وابستگی‌ها (Dependencies)
  • 54. اصول مهندسی نرم‌افزار امن در ML
  • 55. بررسی کد (Code Review) برای امنیت
  • 56. تست نفوذ (Penetration Testing) مدل‌ها
  • 57. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
  • 58. ارزیابی مستمر امنیتی
  • 59. آموزش و فرهنگ‌سازی امنیتی برای تیم ML
  • 60. مستندسازی امنیتی پروژه‌ها
  • 61. پاسخ به حوادث امنیتی در ML
  • 62. بازیابی سیستم پس از حادثه
  • 63. تدوین سیاست‌های امنیتی برای ML
  • 64. نقش امنیت در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار (SDLC)
  • 65. امنیت در متدولوژی‌های Agile برای ML
  • 66. امنیت در DevOps برای پروژه‌های ML
  • 67. پایش امنیتی مستمر زیرساخت‌های ML
  • 68. مدیریت لاگ‌ها و رویدادهای امنیتی
  • 69. استفاده از ابزارهای امنیتی برای ML
  • 70. امنیت در یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 71. حفظ حریم خصوصی در Federated Learning
  • 72. امنیت در یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 73. امنیت در مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 74. حملات به مدل‌های مولد
  • 75. دفاع در برابر حملات به مدل‌های مولد
  • 76. امنیت در پردازش داده‌های حساس
  • 77. مدل‌سازی تهدید (Threat Modeling) برای پروژه‌های ML
  • 78. امنیت در سیستم‌های تشخیص نفوذ مبتنی بر ML
  • 79. امنیت در سیستم‌های تشخیص تقلب مبتنی بر ML
  • 80. امنیت در کاربردهای ML در حوزه سلامت
  • 81. امنیت در کاربردهای ML در حوزه مالی
  • 82. امنیت در کاربردهای ML در حوزه دولتی
  • 83. امنیت در کاربردهای ML در صنعت
  • 84. امنیت در کاربردهای ML در آموزش
  • 85. امنیت در کاربردهای ML در کشاورزی
  • 86. امنیت در کاربردهای ML در انرژی
  • 87. امنیت در کاربردهای ML در حمل و نقل
  • 88. امنیت در کاربردهای ML در مخابرات
  • 89. اهمیت امنیت در توسعه پایدار هوش مصنوعی
  • 90. نقش نهادهای نظارتی در امنیت ML
  • 91. آینده امنیت در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 92. جمع‌بندی و توصیه‌های نهایی امنیتی
  • 93. بررسی و به‌روزرسانی مداوم پروتکل‌های امنیتی
  • 94. ارتباط با مراجع رسمی در خصوص امنیت سایبری
  • 95. جلوگیری از هرگونه سوءاستفاده از فناوری ML
  • 96. رعایت چارچوب‌های قانونی و شرعی در تمام مراحل
  • 97. تعهد به حفاظت از منافع ملی و عمومی
  • 98. نکات کلیدی برای تیم‌های توسعه ML

📚 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.