سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های نوین ارزیابی و آزمون نفوذ مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

کتاب روش‌های نوین ارزیابی و آزمون نفوذ مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

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 روش‌های نوین ارزیابی و آزمون نفوذ مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و امنیت سایبری

موضوع میانی: ارزیابی امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و کاربردهای آن
  • 2. آشنایی با مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 3. معماری و عملکرد LLM ها
  • 4. آموزش و تنظیم دقیق LLM ها
  • 5. مفاهیم پایه امنیت سایبری
  • 6. انواع حملات سایبری رایج
  • 7. معرفی ارزیابی امنیتی
  • 8. اهمیت ارزیابی امنیتی LLM ها
  • 9. چالش‌های امنیتی در LLM ها
  • 10. مقدمه‌ای بر رد تیمینگ (Red Teaming)
  • 11. اصول رد تیمینگ در امنیت سایبری
  • 12. رد تیمینگ LLM ها: اهداف و رویکردها
  • 13. شناسایی آسیب‌پذیری‌های LLM
  • 14. تکنیک‌های استخراج اطلاعات حساس از LLM
  • 15. تولید محتوای مضر و گمراه‌کننده توسط LLM
  • 16. حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection)
  • 17. انواع حملات تزریق پرامپت
  • 18. روش‌های مقابله با تزریق پرامپت
  • 19. حملات مسموم‌سازی داده (Data Poisoning)
  • 20. تأثیر مسموم‌سازی داده بر LLM
  • 21. روش‌های تشخیص و جلوگیری از مسموم‌سازی داده
  • 22. حملات خروج از محدوده (Jailbreaking)
  • 23. تکنیک‌های Jailbreaking LLM
  • 24. ارزیابی مقاومت LLM در برابر Jailbreaking
  • 25. حملات سرقت مدل (Model Stealing)
  • 26. روش‌های سرقت مدل‌های LLM
  • 27. حفاظت از مدل‌ها در برابر سرقت
  • 28. حملات انکار سرویس (Denial of Service) علیه LLM
  • 29. طراحی حملات DoS برای LLM
  • 30. راه‌های کاهش آسیب‌پذیری در برابر DoS
  • 31. ارزیابی امنیتی معماری‌های LLM
  • 32. آزمون نفوذ بر روی API های LLM
  • 33. امنیت داده‌ها در آموزش LLM
  • 34. حریم خصوصی و حفاظت از اطلاعات در LLM
  • 35. پیامدهای امنیتی سوگیری در LLM
  • 36. ارزیابی سوگیری‌های اخلاقی در LLM
  • 37. توسعه ابزارهای ارزیابی امنیتی LLM
  • 38. خودکارسازی فرآیندهای رد تیمینگ LLM
  • 39. مجموعه داده‌های تست برای ارزیابی امنیتی
  • 40. استانداردهای ارزیابی امنیتی LLM
  • 41. چارچوب‌های ارزیابی امنیتی LLM
  • 42. مدیریت ریسک در پروژه‌های LLM
  • 43. قوانین و مقررات امنیت سایبری در ایران
  • 44. قوانین مربوط به حفاظت از داده‌ها
  • 45. مسئولیت‌پذیری در قبال آسیب‌پذیری‌های LLM
  • 46. اخلاق در رد تیمینگ LLM
  • 47. مسائل حقوقی مرتبط با LLM
  • 48. مطالعات موردی حملات موفق به LLM
  • 49. درس‌های آموخته از حوادث امنیتی LLM
  • 50. بهترین شیوه‌ها برای توسعه امن LLM
  • 51. توسعه مدل‌های LLM مقاوم در برابر حملات
  • 52. امنیت در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار (SDLC) برای LLM
  • 53. روش‌های دفاع فعال (Active Defense) در برابر حملات LLM
  • 54. مانیتورینگ و تشخیص نفوذ در سیستم‌های LLM
  • 55. پاسخگویی به حوادث امنیتی LLM
  • 56. بازنگری امنیتی دوره‌ای LLM ها
  • 57. اهمیت آموزش مستمر در امنیت LLM
  • 58. تیم‌سازی برای رد تیمینگ LLM
  • 59. ارتباط با جامعه امنیت سایبری
  • 60. نقش نهادهای نظارتی در امنیت LLM
  • 61. توسعه ابزارهای بومی برای ارزیابی LLM
  • 62. آینده رد تیمینگ LLM
  • 63. نوآوری در تکنیک‌های حمله و دفاع LLM
  • 64. ارزیابی امنیتی مدل‌های تولید کننده تصویر
  • 65. ارزیابی امنیتی مدل‌های تشخیص صدا
  • 66. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 67. کاربرد LLM در امنیت سایبری
  • 68. استفاده از LLM برای شناسایی تهدیدات
  • 69. مدل‌های زبانی بزرگ و تشخیص بدافزار
  • 70. LLM ها و تحلیل لاگ‌های امنیتی
  • 71. کاربرد LLM در شناسایی حملات فیشینگ
  • 72. ارزیابی امنیتی سیستم‌های مبتنی بر LLM
  • 73. تکنیک‌های نفوذ به سیستم‌های مبتنی بر LLM
  • 74. مستندسازی آسیب‌پذیری‌های LLM
  • 75. گزارش‌دهی امنیتی و مدیریت یافته‌ها
  • 76. تعامل با توسعه‌دهندگان LLM برای رفع اشکال
  • 77. راهنمای جامع ارزیابی امنیتی LLM
  • 78. اصول اولیه رمزنگاری و کاربرد آن در LLM
  • 79. مدیریت هویت و دسترسی در سیستم‌های LLM
  • 80. امنیت زیرساخت‌های ابری برای LLM
  • 81. پروتکل‌های ارتباطی امن برای LLM
  • 82. استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود امنیت سایبری
  • 83. یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری‌های امنیتی
  • 84. شبکه‌های عصبی در شناسایی تهدیدات پیشرفته
  • 85. مفاهیم پایه رمزنگاری کلید عمومی
  • 86. کاربرد بلاکچین در امنیت LLM
  • 87. اصول حاکمیت داده در LLM
  • 88. مدیریت ریسک‌های سایبری مرتبط با LLM
  • 89. اهمیت تست نفوذ در سازمان‌ها
  • 90. مراحل انجام تست نفوذ
  • 91. انواع تست نفوذ (جعبه سیاه، سفید، خاکستری)
  • 92. ارتباط تست نفوذ با ارزیابی امنیتی LLM
  • 93. آشنایی با ابزارهای رایج تست نفوذ
  • 94. نکات تکمیلی در ارزیابی امنیتی LLM

📚 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.