, ,

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

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب روش‌های نوین ارزیابی و آزمون نفوذ مدل‌های زبان بزرگ (LLM)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا