کتاب پیاده‌سازی امنیتی در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی (MLSecOps)

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 پیاده‌سازی امنیتی در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی (MLSecOps)

موضوع کلی: امنیت داده‌ها و سامانه‌های نرم‌افزاری

موضوع میانی: معماری و فرآیندهای امنیتی در توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر امنیت در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
  • 2. اصول بنیادین توسعه امن نرم‌افزار
  • 3. مفاهیم کلیدی DevSecOps
  • 4. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار و نقاط امنیتی
  • 5. امنیت در مرحله طراحی و معماری
  • 6. مدل‌سازی تهدید در معماری نرم‌افزار
  • 7. اصول کدنویسی امن
  • 8. مدیریت پیکربندی امن
  • 9. ابزارهای تحلیل کد ایستا (SAST)
  • 10. ابزارهای تحلیل کد پویا (DAST)
  • 11. امنیت در مرحله تست نرم‌افزار
  • 12. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
  • 13. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی
  • 14. تست امنیت APIها
  • 15. امنیت در مرحله استقرار (Deployment)
  • 16. مدیریت دسترسی و هویت (IAM)
  • 17. امنیت زیرساخت ابری
  • 18. کانتینرسازی و امنیت آن
  • 19. امنیت در مرحله عملیات (Operations)
  • 20. نظارت و ثبت وقایع امنیتی (Logging & Monitoring)
  • 21. مدیریت حوادث امنیتی (Incident Response)
  • 22. بازیابی فاجعه و تداوم کسب‌وکار
  • 23. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 24. معماری‌های پایه در هوش مصنوعی
  • 25. مبانی یادگیری ماشین
  • 26. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 27. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
  • 28. مفاهیم MLSecOps
  • 29. چالش‌های امنیتی در سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 30. امنیت داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 31. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 32. حملات متخاصم به مدل‌های یادگیری ماشین
  • 33. تکنیک‌های دفاع در برابر حملات متخاصم
  • 34. امنیت در مرحله پیش‌پردازش داده‌ها
  • 35. اعتبارسنجی و پاکسازی داده‌ها
  • 36. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 37. حفاظت از یکپارچگی مدل
  • 38. امنیت در زمان آموزش مدل
  • 39. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 40. استانداردهای امنیتی برای هوش مصنوعی
  • 41. چارچوب‌های MLSecOps
  • 42. پیاده‌سازی MLSecOps در چرخه حیات توسعه
  • 43. امنیت در مرحله جمع‌آوری داده‌ها
  • 44. امنیت در مرحله ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 45. امنیت در مرحله انتقال داده‌ها
  • 46. مدیریت دسترسی به داده‌های آموزشی
  • 47. حفاظت از داده‌ها در برابر نشت
  • 48. تشخیص داده‌های مخرب یا آلوده
  • 49. امنیت در مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 50. امنیت در مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 51. امنیت در مدل‌های بینایی ماشین
  • 52. تست امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 53. ارزیابی میزان آسیب‌پذیری مدل‌ها
  • 54. بازرسی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 55. اصلاح و بهبود امنیتی مدل‌ها
  • 56. امنیت در زمان استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 57. مانیتورینگ امنیتی مدل‌های در حال اجرا
  • 58. تشخیص انحراف در رفتار مدل
  • 59. مدیریت نسخه‌های امن مدل
  • 60. امنیت در برابر حملات تزریق داده
  • 61. حملات مسموم‌سازی داده (Data Poisoning)
  • 62. حملات استخراج مدل (Model Extraction)
  • 63. حملات فرار از تشخیص (Evasion Attacks)
  • 64. حملات دستکاری خروجی (Output Manipulation)
  • 65. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 66. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 67. رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 68. حفظ حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 69. ابزارهای امنیتی برای MLSecOps
  • 70. ادغام ابزارهای امنیتی در CI/CD
  • 71. اتوماسیون فرآیندهای امنیتی
  • 72. مدیریت ریسک در پروژه‌های MLSecOps
  • 73. ایجاد فرهنگ امنیتی در تیم‌های توسعه
  • 74. آموزش و آگاهی‌بخشی امنیتی
  • 75. ارزیابی مستمر امنیت سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 76. مدیریت آسیب‌پذیری در کتابخانه‌های هوش مصنوعی
  • 77. امنیت در برابر حملات زنجیره تأمین نرم‌افزار
  • 78. امنیت در ادغام با سیستم‌های موجود
  • 79. مستندسازی امنیتی پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 80. برنامه‌ریزی واکنش به حوادث امنیتی در MLSecOps
  • 81. مطالعات موردی موفق در MLSecOps
  • 82. آینده MLSecOps و امنیت هوش مصنوعی
  • 83. ملاحظات قانونی و اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 84. چارچوب‌های نظارتی برای هوش مصنوعی
  • 85. پیاده‌سازی کنترل‌های امنیتی مؤثر
  • 86. ارزیابی ریسک‌های خاص هوش مصنوعی
  • 87. مدیریت دسترسی به منابع محاسباتی
  • 88. امنیت در استفاده از سرویس‌های ابری AI/ML
  • 89. حفاظت از دارایی‌های فکری مرتبط با هوش مصنوعی
  • 90. مقاوم‌سازی مدل‌ها در برابر حملات
  • 91. تکنیک‌های تشخیص و جلوگیری از حملات
  • 92. بهبود مستمر فرآیندهای امنیتی
  • 93. اهمیت بازبینی کد امنیتی در پروژه‌های AI/ML
  • 94. مدیریت دارایی‌های دیجیتال مرتبط با هوش مصنوعی
  • 95. اصول طراحی امن برای سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 96. پیاده‌سازی اصول DevSecOps در پروژه‌های AI/ML
  • 97. توسعه نرم‌افزار امن با رویکرد MLSecOps
  • 98. امنیت در چرخه کامل عمر سامانه‌های هوش مصنوعی

📚 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.