سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ارزیابی امنیتی کاربردهای هوش مصنوعی مولد (Red Teaming LLM Applications)

کتاب ارزیابی امنیتی کاربردهای هوش مصنوعی مولد (Red Teaming LLM Applications)

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 امنیتی کاربردهای هوش مصنوعی مولد (Red Teaming LLM Applications)

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ارزیابی و تست نفوذ سیستم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی امنیت سایبری در هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
  • 3. معماری مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 4. آسیب‌پذیری‌های عمومی در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 5. اصول ارزیابی امنیتی (Red Teaming)
  • 6. انواع حملات به مدل‌های هوش مصنوعی
  • 7. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای ارزیابی
  • 8. تشخیص و جلوگیری از تزریق پرامپت
  • 9. حملات تزریقی در LLMs
  • 10. آسیب‌پذیری‌های مرتبط با داده‌های آموزشی
  • 11. حریم خصوصی و حفاظت از داده در LLMs
  • 12. مدیریت خروجی‌های نامناسب و سمی
  • 13. تست نفوذ در سیستم‌های مبتنی بر LLM
  • 14. استفاده از ابزارهای خودکار برای ارزیابی
  • 15. روش‌های دستی برای کشف آسیب‌پذیری‌ها
  • 16. ارزیابی امنیتی رابط‌های کاربری LLM
  • 17. امنیت APIهای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 18. مدیریت احراز هویت و مجوزها در LLMs
  • 19. حملات انکار سرویس (DoS) به LLMs
  • 20. آسیب‌پذیری‌های مرتبط با توکن‌سازی
  • 21. حملات بازیابی اطلاعات حساس
  • 22. تست نفوذ در کاربردهای خاص LLM
  • 23. مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
  • 24. کاربردهای LLM در تولید محتوا
  • 25. LLMها و امنیت اطلاعات
  • 26. ارزیابی امنیتی سیستم‌های چت‌بات
  • 27. امنیت دستیارهای مجازی هوشمند
  • 28. تست نفوذ در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 29. LLMها در تحلیل داده‌های متنی
  • 30. امنیت مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 31. ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی
  • 32. LLMها و امنیت شبکه‌های اجتماعی
  • 33. تست نفوذ در ربات‌های تلگرامی مبتنی بر LLM
  • 34. امنیت مدل‌های تولید کد
  • 35. ارزیابی آسیب‌پذیری‌های کد تولید شده
  • 36. LLMها در تشخیص ناهنجاری
  • 37. امنیت سیستم‌های تشخیص تقلب
  • 38. تست نفوذ در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی
  • 39. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی LLM
  • 40. پاسخگویی و شفافیت در هوش مصنوعی
  • 41. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
  • 42. چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی
  • 43. استانداردهای امنیتی در هوش مصنوعی
  • 44. مستندسازی فرآیند Red Teaming
  • 45. گزارش‌دهی یافته‌های امنیتی
  • 46. مدیریت آسیب‌پذیری‌های کشف شده
  • 47. بهبود مستمر امنیت LLMs
  • 48. آموزش و آگاهی‌بخشی امنیتی
  • 49. سناریوهای حمله پیشرفته
  • 50. تست نفوذ در سیستم‌های چندوجهی
  • 51. LLMها و امنیت سایبری در صنعت
  • 52. ارزیابی امنیتی در حوزه سلامت
  • 53. کاربرد LLM در آموزش و پژوهش
  • 54. امنیت سیستم‌های توصیه‌گر
  • 55. تست نفوذ در بازی‌های ویدئویی هوش مصنوعی
  • 56. LLMها و امنیت در اقتصاد دیجیتال
  • 57. حملات هدفمند علیه سیستم‌های LLM
  • 58. امنیت در معماری‌های توزیع‌شده LLM
  • 59. ارزیابی حملات زنجیره تأمین نرم‌افزار
  • 60. تکنیک‌های دفاعی در برابر حملات LLM
  • 61. استفاده از هوش مصنوعی برای دفاع سایبری
  • 62. امنیت مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 63. ارزیابی ریسک‌های نوظهور در LLMها
  • 64. مدیریت حوادث امنیتی سایبری
  • 65. نظارت و ثبت وقایع امنیتی
  • 66. تحلیل لاگ‌ها و رویدادها
  • 67. فرهنگ‌سازی امنیت سایبری
  • 68. اهمیت تست نفوذ مداوم
  • 69. روش‌های ارزیابی امنیتی پیشرفته
  • 70. ارزیابی امنیتی در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار
  • 71. مدیریت دسترسی در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 72. امنیت لایه‌های زیرین زیرساخت LLM
  • 73. تست نفوذ در محیط‌های ابری
  • 74. امنیت داده‌های حساس ورودی و خروجی
  • 75. ارزیابی آسیب‌پذیری‌های مرتبط با حافظه
  • 76. حملات کانال جانبی در LLMs
  • 77. امنیت مدل‌های فدرال لرنینگ
  • 78. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات adversarial
  • 79. تکنیک‌های ضدحمله برای LLMs
  • 80. مدیریت آسیب‌پذیری‌های پیچیده
  • 81. نقش مهندسی اجتماعی در حملات LLM
  • 82. ارزیابی ریسک‌های تجاری ناشی از حملات
  • 83. تدوین سیاست‌های امنیتی برای LLMs
  • 84. استانداردهای بین‌المللی امنیت هوش مصنوعی
  • 85. آینده امنیت کاربردهای هوش مصنوعی مولد
  • 86. درس‌های آموخته از حوادث امنیتی
  • 87. توسعه ابزارهای ارزیابی بومی
  • 88. ارزیابی امنیتی در چارچوب فقهی
  • 89. مقررات بانک مرکزی در رمزارزها (اشاره)
  • 90. قوانین مربوط به حریم خصوصی داده
  • 91. چارچوب‌های قانونی مبارزه با جرایم سایبری
  • 92. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 93. اهمیت آموزش مستمر در امنیت سایبری
  • 94. مدیریت بحران در حملات سایبری
  • 95. امنیت در قراردادهای هوشمند مبتنی بر LLM
  • 96. ارزیابی مقاومت سیستم‌ها در برابر حملات
  • 97. اهمیت مستندسازی امنیتی
  • 98. اصول حفاظت از اطلاعات در LLMs
  • 99. تکنیک‌های شناسایی نفوذ در سیستم‌های AI
  • 100. مدیریت دسترسی مبتنی بر نقش در LLMs

📚 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.