سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهکارهای عملیاتی برای ایمن‌سازی مدل‌های زبان بزرگ

کتاب راهکارهای عملیاتی برای ایمن‌سازی مدل‌های زبان بزرگ

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 راهکارهای عملیاتی برای ایمن‌سازی مدل‌های زبان بزرگ

موضوع کلی: امنیت و حفاظت در فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و چالش‌های امنیتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی امنیت در فناوری اطلاعات
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 3. معماری مدل‌های زبان بزرگ
  • 4. آموزش مدل‌های زبان بزرگ
  • 5. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ
  • 6. چالش‌های امنیتی مرتبط با LLMs
  • 7. خطرات بالقوه در استفاده از LLMs
  • 8. حملات مبتنی بر تزریق (Prompt Injection)
  • 9. تکنیک‌های دفاع در برابر تزریق
  • 10. حملات استخراج داده (Data Extraction Attacks)
  • 11. حفاظت از داده‌های حساس در LLMs
  • 12. مسائل مربوط به حریم خصوصی و LLMs
  • 13. مدیریت دسترسی و احراز هویت در LLMs
  • 14. امنیت در فرآیند توسعه LLMs
  • 15. آزمون امنیتی LLMs
  • 16. روش‌های ارزیابی آسیب‌پذیری LLMs
  • 17. استانداردهای امنیتی برای LLMs
  • 18. چارچوب‌های ایمن‌سازی LLMs
  • 19. راهکارهای عملیاتی برای ایمن‌سازی
  • 20. طراحی سیستم‌های امن LLM
  • 21. استفاده از فیلترهای ورودی و خروجی
  • 22. مدیریت خطا و پاسخ‌های نامناسب
  • 23. کنترل محتوای تولید شده توسط LLMs
  • 24. پایش و ثبت فعالیت‌های LLMs
  • 25. امنیت در پیاده‌سازی LLMs
  • 26. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
  • 27. قوانین و مقررات مرتبط با LLMs در ایران
  • 28. چارچوب‌های قانونی برای حفاظت از داده‌ها
  • 29. اهمیت انطباق با قوانین داخلی
  • 30. راهنمای عملی برای انطباق LLMs
  • 31. مدیریت ریسک در پروژه‌های LLM
  • 32. به‌روزرسانی و نگهداری سیستم‌های LLM
  • 33. مطالعات موردی در امنیت LLMs
  • 34. نمونه‌های موفق ایمن‌سازی LLMs
  • 35. چالش‌های آینده در امنیت LLMs
  • 36. هوش مصنوعی مولد و امنیت
  • 37. تکنیک‌های پیشرفته در تشخیص ناهنجاری
  • 38. استفاده از یادگیری تقویتی برای امنیت
  • 39. امنیت در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 40. مدل‌های زبانی و امنیت سایبری
  • 41. حفاظت از زیرساخت‌های حیاتی با LLMs
  • 42. کاربرد LLMs در شناسایی تهدیدات
  • 43. امنیت در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 44. تکنیک‌های کدگذاری امن داده‌ها
  • 45. رمزنگاری و LLMs
  • 46. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
  • 47. امنیت در پایگاه داده‌های LLMs
  • 48. حفاظت در برابر حملات منع سرویس (DoS)
  • 49. امنیت در ارتباطات بین سرویس‌ها
  • 50. تست نفوذ در سیستم‌های LLM
  • 51. مدیریت حوادث امنیتی در LLMs
  • 52. پاسخگویی به حوادث امنیتی
  • 53. آموزش کارکنان در زمینه امنیت LLMs
  • 54. فرهنگ‌سازی امنیت در سازمان‌ها
  • 55. نقش معماری امنیتی در LLMs
  • 56. طراحی مقاوم در برابر خطا
  • 57. مکانیسم‌های خودترمیمی در LLMs
  • 58. امنیت در مدل‌های توزیع‌شده
  • 59. تکنیک‌های تشخیص تقلب با LLMs
  • 60. امنیت در داده‌های آموزشی LLMs
  • 61. پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 62. حفاظت از مدل در برابر دستکاری
  • 63. امنیت در APIهای LLMs
  • 64. مدیریت لاگ‌ها و ممیزی امنیتی
  • 65. سیاست‌های امنیتی برای استفاده از LLMs
  • 66. مدیریت تغییرات در سیستم‌های LLM
  • 67. پروتکل‌های ارتباط امن
  • 68. امنیت در لبه (Edge Security) و LLMs
  • 69. استفاده از LLMs برای امنیت شبکه‌ها
  • 70. مدیریت آسیب‌پذیری در LLMs
  • 71. ارزیابی ریسک امنیتی LLMs
  • 72. تدوین برنامه‌های بازیابی از فاجعه
  • 73. امنیت در فرآیندهای CI/CD برای LLMs
  • 74. پایش مداوم امنیت LLMs
  • 75. به‌کارگیری هوش مصنوعی برای دفاع
  • 76. مکانیسم‌های تشخیص نفوذ مبتنی بر LLM
  • 77. مدیریت هویت و دسترسی در LLMs
  • 78. امنیت در داده‌های غیرمتنی
  • 79. حفاظت از اطلاعات شخصی در LLMs
  • 80. قوانین حاکم بر داده‌های LLMs
  • 81. تعهدات قانونی در استفاده از LLMs
  • 82. راهنمای انطباق با مقررات داخلی
  • 83. مدیریت و کنترل دسترسی به LLMs
  • 84. امنیت در مدل‌های کوچک‌تر (TinyML)
  • 85. کاربرد LLMs در امنیت صنعتی
  • 86. امنیت در اینترنت اشیاء (IoT) و LLMs
  • 87. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 88. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی
  • 89. توسعه مسئولانه LLMs
  • 90. ارزیابی تأثیرات امنیتی LLMs
  • 91. استانداردهای بین‌المللی امنیت LLMs
  • 92. خلاصه و جمع‌بندی مباحث امنیتی

📚 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.