سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهکارهای امنیتی پیشرفته برای حفاظت از APIهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و پردازش زبان طبیعی (NLP)

کتاب راهکارهای امنیتی پیشرفته برای حفاظت از APIهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و پردازش زبان طبیعی (NLP)

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 امنیتی پیشرفته برای حفاظت از APIهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: حفاظت از زیرساخت‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در عصر هوش مصنوعی
  • 2. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 3. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
  • 4. آشنایی با APIها در معماری هوش مصنوعی
  • 5. اهمیت امنیت APIها در حفاظت از داده‌ها
  • 6. شناسایی تهدیدات رایج علیه APIهای هوش مصنوعی
  • 7. حملات تزریق (Injection Attacks) در LLMها
  • 8. حملات منع سرویس (DoS/DDoS) بر APIهای NLP
  • 9. نقاط ضعف امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 10. استانداردهای امنیتی برای توسعه LLMها
  • 11. مراحل توسعه امن APIهای هوش مصنوعی
  • 12. اصول طراحی امن APIهای NLP
  • 13. احراز هویت (Authentication) در APIهای هوش مصنوعی
  • 14. مجوزدهی (Authorization) برای دسترسی به APIها
  • 15. مدیریت کلیدهای API و توکن‌ها
  • 16. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حالت سکون
  • 17. پروتکل‌های امنیتی ارتباط با API
  • 18. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کنترل دسترسی قوی
  • 19. مانیتورینگ و ثبت وقایع (Logging) در APIهای هوش مصنوعی
  • 20. شناسایی و پاسخ به ناهنجاری‌ها در ترافیک API
  • 21. استفاده از فایروال‌های برنامه‌های کاربردی وب (WAF)
  • 22. حفاظت در برابر حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection)
  • 23. جلوگیری از افشای اطلاعات حساس از طریق LLMها
  • 24. تکنیک‌های کاهش ریسک در تعامل با مدل‌های خارجی
  • 25. امنیت در زنجیره تأمین نرم‌افزار هوش مصنوعی
  • 26. ارزیابی امنیتی مستمر APIهای LLM
  • 27. تست نفوذ (Penetration Testing) برای APIهای NLP
  • 28. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها و وصله‌های امنیتی
  • 29. استانداردهای OWASP برای امنیت API
  • 30. راهنمای امن‌سازی APIهای RESTful
  • 31. اصول امنیت در GraphQL APIها
  • 32. امنیت APIهای مبتنی بر میکروسرویس
  • 33. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در محیط‌های ابری
  • 34. حفاظت از APIها در سرویس‌های ابری (AWS, Azure, GCP)
  • 35. دیپلوی امن برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 36. مدیریت پیکربندی امنیتی (Security Configuration Management)
  • 37. استفاده از ابزارهای تحلیل کد استاتیک (SAST)
  • 38. استفاده از ابزارهای تحلیل کد دینامیک (DAST)
  • 39. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
  • 40. آموزش نیروی انسانی در زمینه امنیت سایبری هوش مصنوعی
  • 41. تدوین سیاست‌های امنیتی برای استفاده از LLMها
  • 42. حفاظت از داده‌های آموزشی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 43. حفظ حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
  • 44. ملاحظات اخلاقی در امنیت هوش مصنوعی
  • 45. قوانین و مقررات مربوط به امنیت سایبری در ایران
  • 46. آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال و انطباق آن
  • 47. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی در حوزه فناوری
  • 48. حدود شرعی در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 49. حفاظت از اطلاعات کاربران در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 50. جلوگیری از سوءاستفاده از LLMها برای مقاصد مخرب
  • 51. امنیت در برابر حملات مهندسی اجتماعی علیه APIها
  • 52. کاربرد هوش مصنوعی در تقویت امنیت سایبری
  • 53. استفاده از یادگیری ماشین برای تشخیص نفوذ
  • 54. بهینه‌سازی مکانیزم‌های امنیتی با استفاده از هوش مصنوعی
  • 55. امنیت در پردازش زبان طبیعی برای تحلیل احساسات
  • 56. حفاظت از APIهای چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
  • 57. امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر LLM
  • 58. مدیریت دسترسی در APIهای داخلی سازمان
  • 59. پروتکل‌های ارتباط امن بین سرویس‌ها
  • 60. امنیت در APIهای مرتبط با اینترنت اشیاء (IoT)
  • 61. حفاظت از APIهای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 62. راهکارهای امنیتی برای APIهای یادگیری تقویتی
  • 63. مدیریت کلیدهای رمزنگاری در مقیاس بزرگ
  • 64. پیاده‌سازی امضای دیجیتال برای APIها
  • 65. اهمیت به‌روزرسانی منظم کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها
  • 66. مدیریت ریسک در استفاده از مدل‌های شخص ثالث
  • 67. ارزیابی ریسک امنیتی در ادغام APIها
  • 68. طراحی سیستم‌های مقاوم در برابر خطا (Fault-Tolerant)
  • 69. استفاده از معماری میکروسرویس برای افزایش انعطاف‌پذیری
  • 70. امنیت در APIهای پردازش تصویر و ویدئو
  • 71. حفاظت از APIهای مرتبط با واقعیت مجازی و افزوده
  • 72. مدیریت دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
  • 73. اهمیت مستندسازی دقیق APIهای امن
  • 74. راهنمای توسعه‌دهندگان برای نوشتن کد امن
  • 75. بررسی و اعتبارسنجی ورودی‌های API
  • 76. جلوگیری از افشای اطلاعات پیکربندی
  • 77. استفاده از مکانیزم‌های محدودسازی نرخ درخواست (Rate Limiting)
  • 78. مدیریت خطا و پیام‌های هشداردهنده امنیتی
  • 79. امنیت در APIهای مربوط به تراکنش‌های مالی
  • 80. حفاظت از APIهای دسترسی به پایگاه داده
  • 81. استفاده از تکنیک‌های Masking و Anonymization داده‌ها
  • 82. امنیت در APIهای مبتنی بر بلاک‌چین
  • 83. مدیریت دسترسی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 84. تکنیک‌های جلوگیری از حملات Brute-Force
  • 85. اهمیت Auditing و حسابرسی امنیتی
  • 86. برنامه‌ریزی برای بازیابی از حوادث امنیتی (Incident Response)
  • 87. پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص نفوذ مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 88. امنیت در APIهای مرتبط با داده‌های پزشکی
  • 89. حفاظت از APIهای تحلیل رفتاری کاربران
  • 90. استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی بدافزار در APIها
  • 91. مدیریت نشت اطلاعات (Data Leakage Prevention)
  • 92. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها (مانند GDPR، با رویکرد داخلی)
  • 93. اهمیت آموزش مداوم در حوزه امنیت سایبری هوش مصنوعی
  • 94. پیاده‌سازی استراتژی‌های دفاع در عمق (Defense in Depth)
  • 95. ارزیابی و انتخاب ابزارهای امنیتی مناسب
  • 96. تکنیک‌های رمزنگاری پیشرفته برای APIها
  • 97. مدیریت دسترسی با استفاده از هوش مصنوعی (AI-driven IAM)
  • 98. حفاظت از APIها در برابر حملات Zero-Day
  • 99. امنیت در APIهای پردازش سیگنال
  • 100. مدیریت هویت دیجیتال و احراز هویت چندعاملی (MFA)

📚 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.