• مفاهیم بنیادی امنیت هوش مصنوعی: درک عمیق از خطرات امنیتی منحصر به فرد در سیستم‌های AI، ML و LLM.
• آسیب‌پذیری‌ها و حملات رایج: شناسایی و تحلیل انواع حملات نظیر مسموم‌سازی داده‌ها (Data Poisoning)، حملات گریز از تشخیص (Evasion Attacks)، حملات استخراج مدل (Model Extraction)، حملات استنتاج عضویت (Membership Inference) و تزریق پرامپت (Prompt Injection).
• تکنیک‌های پیشرفته تست نفوذ: آشنایی با روش‌های عملی برای کشف و بهره‌برداری از ضعف‌های امنیتی در مدل‌ها و پایپ‌لاین‌های هوش مصنوعی.
• امنیت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Security): تمرکز ویژه بر آسیب‌پذیری‌های خاص LLM‌ها و نحوه تست نفوذ آن‌ها، از جمله Prompt Injection و Jailbreaking.
• ابزارها و فریمورک‌های امنیتی: کار با ابزارها و کتابخانه‌های تخصصی مانند OWASP Top 10 for LLMs، Adversarial Robustness Toolbox (ART) و Hugging Face برای ارزیابی و افزایش امنیت سیستم‌های هوش مصنوعی.
• استراتژی‌های دفاعی و کاهش خطرات: یادگیری بهترین روش‌ها برای طراحی، پیاده‌سازی و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی ایمن، از جمله آموزش مقاوم (Robust Training)، اعتبارسنجی ورودی و نظارت مداوم.
• مروری بر امنیت MLOps: فهم چگونگی تأمین امنیت در چرخه حیات توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps).
• مباحث اخلاقی و قانونی: آشنایی با مسئولیت‌های اخلاقی و جنبه‌های حقوقی مرتبط با امنیت هوش مصنوعی.

این دوره جامع، مزایای بی‌شماری را برای متخصصان امنیت سایبری، توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی و هر علاقه‌مندی که به دنبال تسلط بر حوزه امنیت سیستم‌های هوش مصنوعی است، فراهم می‌آورد:

• تخصص عملی و کاربردی: تمرکز بر سناریوهای واقعی و آموزش‌های عملی، شما را قادر می‌سازد تا دانش خود را بلافاصله در پروژه‌ها به کار ببرید.
• آماده‌سازی برای بازار کار: با توجه به کمبود متخصصان در این زمینه، تسلط بر امنیت هوش مصنوعی می‌تواند درها را به روی فرصت‌های شغلی جدید و پردرآمد باز کند.
• جامعیت محتوا: پوشش گسترده‌ای از مباحث، از اصول اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته، شما را به یک متخصص تمام‌عیار در این حوزه تبدیل می‌کند.
• آشنایی با جدیدترین تهدیدات: محتوای دوره با آخرین یافته‌ها و روش‌های حملات در زمینه هوش مصنوعی به‌روز شده است.
• افزایش امنیت سیستم‌های خود: با آموخته‌های این دوره، می‌توانید نقاط ضعف موجود در سیستم‌های هوش مصنوعی سازمان خود را شناسایی و برطرف نمایید.
• افزایش آگاهی و مسئولیت‌پذیری: درک عمیق‌تری از پیامدهای امنیتی و اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی به دست خواهید آورد.

برای بهره‌برداری حداکثری از محتوای این دوره، داشتن دانش اولیه در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• مبانی امنیت سایبری: آشنایی با مفاهیم شبکه، پروتکل‌ها، آسیب‌پذیری‌های رایج و اصول هک و تست نفوذ.
• برنامه‌نویسی پایتون: درک اصول برنامه‌نویسی پایتون و توانایی خواندن و نوشتن کد ساده در این زبان (بسیاری از ابزارها و مثال‌ها در پایتون خواهند بود).
• مفاهیم اولیه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: آشنایی ابتدایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و نحوه کار مدل‌های هوش مصنوعی (داشتن این دانش الزامی نیست اما کمک‌کننده خواهد بود).
• تفکر تحلیلی و حل مسئله: توانایی تفکر منطقی برای تجزیه و تحلیل سناریوهای امنیتی و کشف نقاط ضعف.

۱. مقدمه‌ای بر امنیت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و LLM‌ها

• چرا امنیت هوش مصنوعی اهمیت دارد؟ (تهدیدات، ریسک‌ها و پیامدها)
• آشنایی با معماری سیستم‌های ML و AI از منظر امنیتی
• سطح حمله در سیستم‌های هوش مصنوعی (Attack Surface)
• طبقه‌بندی حملات به هوش مصنوعی (CAPE) و مدل‌سازی تهدیدات (Threat Modeling)

۲. آسیب‌پذیری‌های رایج در ML و AI

• حملات مسموم‌سازی داده‌ها (Data Poisoning Attacks):
  • انواع مسموم‌سازی: برچسب‌گذاری (Label Poisoning)، منبع (Source Poisoning)
  • شناسایی و جلوگیری
• حملات گریز از تشخیص (Evasion Attacks):
  • تولید نمونه‌های خصمانه (Adversarial Examples)
  • تکنیک‌های White-box و Black-box
  • مثال‌های عملی در طبقه‌بندی تصاویر و تشخیص بدافزار
• حملات استخراج مدل (Model Extraction/Stealing):
  • بازسازی مدل از طریق کوئری (Querying)
  • ریسک‌های تجاری و امنیتی
• حملات استنتاج عضویت (Membership Inference Attacks):
  • تشخیص حضور داده‌های خاص در مجموعه آموزشی
  • پیامدهای حریم خصوصی
• سایر آسیب‌پذیری‌ها: Backdoor Attacks، Trojan Attacks، Federated Learning Attacks.

۳. تست نفوذ مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Penetration Testing)

• آسیب‌پذیری‌های خاص LLM‌ها:
  • تزریق پرامپت (Prompt Injection) و انواع آن (مستقیم، غیرمستقیم)
  • جیلبریکینگ (Jailbreaking) و دور زدن محدودیت‌ها
  • استخراج داده‌های حساس و اطلاعات شخصی (Data Exfiltration)
  • نقش‌آفرینی (Role Playing) و جعل هویت
  • تولید کد مخرب (Malicious Code Generation)
  • حملات انکار سرویس (Denial of Service) علیه LLM‌ها
• چارچوب OWASP Top 10 for LLMs و کاربرد آن
• ابزارهای تست نفوذ LLM (LLM Fuzzing tools)
• استراتژی‌های دفاعی در برابر حملات LLM.

۴. مهندسی معکوس و تحلیل مدل

• درک ساختار درونی مدل‌های ML و AI
• تکنیک‌های بازسازی داده‌های آموزشی
• بررسی رفتار مدل در برابر ورودی‌های غیرمتعارف
• تست نفوذ Black-box در مقابل White-box.

۵. امنیت پایپ‌لاین ML و MLOps

• امنیت داده‌ها: جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پیش‌پردازش
• امنیت فاز آموزش: جلوگیری از مسموم‌سازی و حملات زمان آموزش
• امنیت فاز استقرار: ایمن‌سازی API‌ها و واسط‌های کاربری
• مانیتورینگ و لاگ‌برداری امنیتی برای سیستم‌های ML.

۶. ابزارها و فریمورک‌های امنیتی

• معرفی و کار با Adversarial Robustness Toolbox (ART)
• استفاده از کتابخانه‌های امنیتی در Python
• ابزارهای فازینگ (Fuzzing) و تست نفوذ اختصاصی برای AI/ML/LLM
• پلتفرم‌های ابری و تنظیمات امنیتی آن‌ها برای AI.

۷. موارد عملی و مطالعه موردی (Case Studies)

• تحلیل حملات واقعی به سیستم‌های هوش مصنوعی (مثال‌های صنعتی و تحقیقاتی)
• پیاده‌سازی حملات شبیه‌سازی شده در محیط آزمایشگاهی
• تمرینات عملی برای شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌ها.

۸. دفاع و کاهش آسیب‌پذیری‌ها

• طراحی سیستم‌های AI از پایه با رویکرد امنیت (Security by Design)
• روش‌های آموزش مقاوم (Robust Training) و ضد حمله
• اعتبارسنجی ورودی (Input Validation) و فیلترینگ
• پایش مداوم (Continuous Monitoring) و سیستم‌های تشخیص ناهنجاری
• روش‌های تیم قرمز (Red Teaming) و تیم آبی (Blue Teaming) در AI/ML.

۹. آینده امنیت هوش مصنوعی

• تهدیدات نوظهور و چالش‌های آینده
• هوش مصنوعی برای دفاع سایبری (AI for Cybersecurity)
• اخلاق و حکمرانی در امنیت هوش مصنوعی.

این دوره جامع و پیشرفته به صورت فیزیکی ارائه می‌گردد تا دسترسی پایدار و بدون نیاز به اینترنت را برای شما تضمین کند. تمامی محتوای آموزشی، شامل ویدئوها، فایل‌های تمرینی، کدها و مستندات، بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی با کیفیت بالا ذخیره شده است. این روش ارائه، اطمینان می‌دهد که شما می‌توانید در هر زمان و مکانی، بدون نگرانی از محدودیت‌های پهنای باند یا دسترسی به شبکه، به مطالب آموزشی دسترسی داشته باشید و مسیر یادگیری خود را با حداکثر بهره‌وری ادامه دهید. این دوره به صورت دانلودی نیست و تمامی محتویات به صورت آماده بر روی فلش مموری برای شما فراهم شده است.