سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب خودکارسازی آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی در خطوط لوله توسعه امنیتی

کتاب خودکارسازی آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی در خطوط لوله توسعه امنیتی

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 خودکارسازی آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی در خطوط لوله توسعه امنیتی

موضوع کلی: امنیت در توسعه و استقرار نرم‌افزار

موضوع میانی: تضمین کیفیت و امنیت در هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر امنیت در توسعه و استقرار نرم‌افزار
  • 2. اصول توسعه امن (Secure Development Principles)
  • 3. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار امن (Secure SDLC)
  • 4. مفاهیم کلیدی در DevSecOps
  • 5. اهمیت یکپارچه‌سازی امنیت در خطوط لوله CI/CD
  • 6. آشنایی با انواع شکست‌های نرم‌افزاری
  • 7. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 8. مبانی یادگیری ماشین برای توسعه‌دهندگان
  • 9. کاربرد هوش مصنوعی در امنیت نرم‌افزار
  • 10. مفهوم شکست حالت‌های هوش مصنوعی (AI Failure Modes)
  • 11. شناسایی و طبقه‌بندی شکست‌های هوش مصنوعی
  • 12. چالش‌های تضمین کیفیت و امنیت در هوش مصنوعی
  • 13. اهمیت آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی
  • 14. روش‌های سنتی آزمون نرم‌افزار در هوش مصنوعی
  • 15. محدودیت‌های آزمون سنتی برای هوش مصنوعی
  • 16. نیاز به رویکردهای نوین برای آزمون هوش مصنوعی
  • 17. مقدمه‌ای بر آزمون خودکار (Automated Testing)
  • 18. مزایای آزمون خودکار در DevSecOps
  • 19. خودکارسازی آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی
  • 20. فریم‌ورک‌های آزمون خودکار برای هوش مصنوعی
  • 21. ابزارهای موجود برای آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی
  • 22. معماری خطوط لوله DevSecOps برای هوش مصنوعی
  • 23. یکپارچه‌سازی آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی در CI/CD
  • 24. مراحل اجرای خودکار آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی
  • 25. تعریف موارد آزمون (Test Cases) برای هوش مصنوعی
  • 26. تولید داده‌های آزمون (Test Data) برای هوش مصنوعی
  • 27. تکنیک‌های تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
  • 28. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی در برابر داده‌های آزمون
  • 29. سناریوهای آزمون برای شکست‌های رایج هوش مصنوعی
  • 30. آزمون حساسیت (Sensitivity Testing) مدل‌های هوش مصنوعی
  • 31. آزمون استحکام (Robustness Testing) مدل‌های هوش مصنوعی
  • 32. آزمون پایداری (Stability Testing) مدل‌های هوش مصنوعی
  • 33. آزمون سوگیری (Bias Testing) در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 34. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 35. مدیریت ریسک در توسعه هوش مصنوعی
  • 36. چارچوب‌های ارزیابی ریسک برای هوش مصنوعی
  • 37. استانداردهای امنیتی برای هوش مصنوعی
  • 38. مقررات و الزامات قانونی برای هوش مصنوعی در ایران
  • 39. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 40. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی (Explainable AI - XAI)
  • 41. قابلیت ردیابی (Traceability) در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 42. مدیریت نسخه (Versioning) مدل‌های هوش مصنوعی
  • 43. پایش (Monitoring) عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در زمان اجرا
  • 44. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در خروجی مدل‌ها
  • 45. واکنش به شکست‌های شناسایی شده در زمان اجرا
  • 46. بازخورد (Feedback Loop) برای بهبود مدل‌ها
  • 47. یکپارچه‌سازی با ابزارهای مدیریت لاگ (Log Management)
  • 48. استفاده از ابزارهای تحلیل امنیتی کد (SAST)
  • 49. استفاده از ابزارهای تحلیل پویا (DAST)
  • 50. استفاده از ابزارهای تحلیل وابستگی نرم‌افزاری (SCA)
  • 51. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها در هوش مصنوعی
  • 52. رویکرد DevSecOps برای مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
  • 53. امنیت داده‌ها در چرخه حیات هوش مصنوعی
  • 54. رمزنگاری داده‌ها در زمان استراحت و انتقال
  • 55. حفاظت از مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات
  • 56. حملات متقابل (Adversarial Attacks) بر مدل‌های هوش مصنوعی
  • 57. روش‌های دفاع در برابر حملات متقابل
  • 58. ارزیابی امنیتی سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 59. تست نفوذ (Penetration Testing) برای سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 60. تست‌های فازینگ (Fuzzing) برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 61. شبیه‌سازی حملات واقعی بر روی مدل‌ها
  • 62. مستندسازی فرآیندهای امنیتی هوش مصنوعی
  • 63. ایجاد گزارش‌های امنیتی خودکار
  • 64. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 65. اصول حداقل امتیاز (Least Privilege)
  • 66. آموزش و فرهنگ‌سازی امنیت برای تیم‌های توسعه
  • 67. نقش مهندسی امنیت در تیم‌های هوش مصنوعی
  • 68. برنامه‌ریزی برای بهبود مستمر امنیت هوش مصنوعی
  • 69. ارزیابی اثربخشی آزمون شکست حالت‌های هوش مصنوعی
  • 70. مطالعات موردی (Case Studies) در امنیت هوش مصنوعی
  • 71. درس‌های آموخته شده از شکست‌های واقعی هوش مصنوعی
  • 72. آینده آزمون خودکار برای هوش مصنوعی
  • 73. روندهای نوظهور در امنیت هوش مصنوعی
  • 74. هوش مصنوعی برای امنیت (AI for Security)
  • 75. امنیت سایبری در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 76. قوانین و مقررات حمایت از داده‌ها
  • 77. استانداردهای ملی امنیت اطلاعات
  • 78. تطابق با الزامات شورای عالی انقلاب فرهنگی
  • 79. اصول پدافند غیرعامل در توسعه نرم‌افزار
  • 80. امنیت در معماری‌های میکروسرویس مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 81. مدیریت پیکربندی امن (Secure Configuration Management)
  • 82. استفاده از سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS) و جلوگیری از نفوذ (IPS)
  • 83. برنامه‌ریزی بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery Planning)
  • 84. امنیت در یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 85. امنیت در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 86. امنیت در شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 87. امنیت در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 88. امنیت در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 89. امنیت در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 90. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 91. مدیریت دانش امنیت هوش مصنوعی
  • 92. ارزیابی ریسک‌های نوظهور در هوش مصنوعی
  • 93. حفاظت از مالکیت معنوی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 94. ملاحظات حقوقی و شرعی در توسعه هوش مصنوعی
  • 95. تدوین سیاست‌های امنیتی سازمانی برای هوش مصنوعی
  • 96. پایش و ممیزی مستمر سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 97. آمادگی برای مواجهه با تهدیدات سایبری پیشرفته
  • 98. توسعه پایدار و امن نرم‌افزار با 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.