سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ارزیابی جامع و امن‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم Azure

کتاب ارزیابی جامع و امن‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم Azure

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 ارزیابی جامع و امن‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم Azure

موضوع کلی: هوش مصنوعی و امنیت سایبری

موضوع میانی: ارزیابی امنیتی سیستم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و کاربردهای آن
  • 2. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری و تهدیدات نوین
  • 3. چرایی اهمیت ارزیابی امنیتی سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 4. مروری بر پلتفرم Azure و خدمات آن
  • 5. اصول اولیه معماری Azure AI
  • 6. شناخت انواع مدل‌های هوش مصنوعی در Azure
  • 7. معرفی ابزارهای ارزیابی امنیتی در Azure
  • 8. مفهوم Red Teaming در امنیت سایبری
  • 9. کاربرد Red Teaming برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 10. اهداف ارزیابی امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 11. چارچوب‌های ارزیابی امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 12. مراحل اجرای یک پروژه Red Teaming
  • 13. تعریف دامنه و اهداف ارزیابی
  • 14. شناخت سیستم هدف و نقاط ضعف احتمالی
  • 15. تکنیک‌های حمله به مدل‌های هوش مصنوعی
  • 16. حملات تزریقی (Injection Attacks)
  • 17. حملات مسموم‌سازی داده (Data Poisoning)
  • 18. حملات برهم‌زنی (Adversarial Attacks)
  • 19. حملات سوءاستفاده از قابلیت‌ها (Capability Exploitation)
  • 20. حملات نشت اطلاعات (Information Leakage Attacks)
  • 21. حملات مهندسی اجتماعی در زمینه هوش مصنوعی
  • 22. ارزیابی امنیتی مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 23. تکنیک‌های حمله به مدل‌های NLP
  • 24. ارزیابی امنیتی مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 25. تکنیک‌های حمله به مدل‌های بینایی ماشین
  • 26. ارزیابی امنیتی مدل‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 27. تکنیک‌های حمله به مدل‌های توصیه‌گر
  • 28. ارزیابی امنیتی مدل‌های تولیدکننده محتوا (Generative Models)
  • 29. تکنیک‌های حمله به مدل‌های تولیدکننده محتوا
  • 30. شناسایی آسیب‌پذیری‌های مرتبط با داده‌های آموزشی
  • 31. شناسایی آسیب‌پذیری‌های مرتبط با الگوریتم‌ها
  • 32. شناسایی آسیب‌پذیری‌های مرتبط با زیرساخت
  • 33. مدیریت ریسک و اولویت‌بندی آسیب‌پذیری‌ها
  • 34. تکنیک‌های کشف آسیب‌پذیری خودکار (Automated Vulnerability Discovery)
  • 35. تکنیک‌های تست نفوذ (Penetration Testing)
  • 36. استفاده از ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی
  • 37. استفاده از ابزارهای تجاری برای ارزیابی
  • 38. مدل‌سازی تهدید (Threat Modeling) برای سیستم‌های AI
  • 39. تکنیک‌های مهندسی معکوس (Reverse Engineering) مدل‌های AI
  • 40. ارزیابی امنیتی APIهای مرتبط با مدل‌های AI
  • 41. ارزیابی امنیتی داده‌های ورودی و خروجی مدل‌ها
  • 42. حفاظت از داده‌های حساس در فرآیند آموزش و استنتاج
  • 43. مدیریت دسترسی و احراز هویت در سیستم‌های AI
  • 44. امن‌سازی زیرساخت‌های ابری Azure برای AI
  • 45. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌های AI در Azure
  • 46. استفاده از Azure Security Center برای ارزیابی
  • 47. استفاده از Azure Sentinel برای تشخیص تهدیدات
  • 48. مدیریت لاگ‌ها و پایش امنیتی سیستم‌های AI
  • 49. روش‌های کاهش حملات تزریقی
  • 50. روش‌های مقابله با حملات مسموم‌سازی داده
  • 51. روش‌های دفاع در برابر حملات برهم‌زنی
  • 52. تکنیک‌های مصون‌سازی مدل‌ها (Model Hardening)
  • 53. تکنیک‌های تشخیص داده‌های مخرب
  • 54. تکنیک‌های تشخیص ورودی‌های مشکوک
  • 55. ایجاد مکانیزم‌های هشداردهنده (Alerting Mechanisms)
  • 56. طراحی پاسخ به حوادث امنیتی (Incident Response)
  • 57. مستندسازی یافته‌ها و گزارش‌دهی
  • 58. تدوین سیاست‌ها و رویه‌های امنیتی برای AI
  • 59. آموزش و آگاهی‌بخشی تیم‌های توسعه و عملیات
  • 60. اصول توسعه امن نرم‌افزار (Secure Software Development Lifecycle)
  • 61. نقش مهندسی امنیت در چرخه حیات AI
  • 62. ملاحظات اخلاقی در ارزیابی امنیتی AI
  • 63. قوانین و مقررات مرتبط با امنیت داده‌ها و AI
  • 64. استانداردهای بین‌المللی امنیت سایبری و AI
  • 65. ارزیابی امنیتی مدل‌های AI در محیط‌های چند-ابری
  • 66. امن‌سازی زنجیره تأمین نرم‌افزار (Software Supply Chain) برای AI
  • 67. استفاده از تکنیک‌های رمزنگاری در AI
  • 68. امن‌سازی ارتباطات بین سرویس‌های AI
  • 69. ارزیابی ریسک‌های مربوط به هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI)
  • 70. تکنیک‌های شناسایی و کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 71. ارزیابی امنیتی مدل‌های AI در صنعت مالی
  • 72. ارزیابی امنیتی مدل‌های AI در صنعت بهداشت
  • 73. ارزیابی امنیتی مدل‌های AI در صنعت خودروسازی
  • 74. ارزیابی امنیتی مدل‌های AI در صنعت خرده‌فروشی
  • 75. ارزیابی امنیتی مدل‌های AI در بخش دولتی
  • 76. آینده ارزیابی امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 77. روندهای نوظهور در حملات سایبری علیه AI
  • 78. نوآوری در تکنیک‌های دفاع سایبری برای AI
  • 79. نقش هوش مصنوعی در بهبود امنیت سایبری
  • 80. چالش‌های پیش رو در ارزیابی امنیتی AI
  • 81. راهکارها و توصیه‌ها برای سازمان‌ها
  • 82. فرهنگ‌سازی امنیت سایبری در سازمان
  • 83. مدیریت دانش و اشتراک‌گذاری تجربیات
  • 84. برنامه‌ریزی برای بهبود مستمر فرآیندهای ارزیابی
  • 85. تست سناریوهای حمله پیچیده و ترکیبی
  • 86. ارزیابی تأثیرات بالقوه حملات بر کسب‌وکار
  • 87. بررسی انطباق با الزامات قانونی و مقرراتی
  • 88. اهمیت همکاری بین تیم‌های امنیتی و توسعه‌دهندگان
  • 89. توسعه ابزارها و متدولوژی‌های بومی برای ارزیابی AI
  • 90. نقش سازمان‌های دولتی و پژوهشی در ارتقاء امنیت AI
  • 91. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش در حوزه امنیت AI
  • 92. ارزیابی جامع و امن‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم Azure

📚 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.