اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی FLock: آموزش غیرمتمرکز و امن مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با بلاکچین برای مقاوم‌سازی در برابر حملات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FLock: آموزش غیرمتمرکز و امن مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با بلاکچین برای مقاوم‌سازی در برابر حملات

موضوع کلی: یادگیری غیرمتمرکز و کاربردهای آن در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری فدرال غیرمتمرکز با استفاده از بلاکچین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر یادگیری غیرمتمرکز
• 2. چالش های یادگیری متمرکز
• 3. ضرورت یادگیری غیرمتمرکز
• 4. مدل های زبانی بزرگ (LLM): مبانی
• 5. معماری های LLM
• 6. فرآیند آموزش LLM
• 7. محدودیت های آموزش LLM متمرکز
• 8. حریم خصوصی و امنیت داده ها در LLM
• 9. نیاز به راه حل های آموزش غیرمتمرکز LLM
• 10. معرفی یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 11. اصول اولیه یادگیری فدرال
• 12. مراحل یادگیری فدرال
• 13. انواع یادگیری فدرال
• 14. چالش های یادگیری فدرال
• 15. امنیت و حریم خصوصی در یادگیری فدرال
• 16. مفاهیم بلاکچین
• 17. معماری بلاکچین
• 18. اجماع در بلاکچین
• 19. قراردادهای هوشمند
• 20. کاربرد بلاکچین در محاسبات
• 21. مزایای بلاکچین برای یادگیری ماشین
• 22. محدودیت های بلاکچین برای یادگیری ماشین
• 23. معرفی یادگیری فدرال غیرمتمرکز (Decentralized Federated Learning)
• 24. تفاوت یادگیری فدرال متمرکز و غیرمتمرکز
• 25. مزایای یادگیری فدرال غیرمتمرکز
• 26. چالش های یادگیری فدرال غیرمتمرکز
• 27. مفهوم FLock
• 28. هدف اصلی FLock
• 29. معماری FLock
• 30. مولفه های کلیدی FLock
• 31. فرایند آموزش در FLock
• 32. مقایسه FLock با روش های دیگر
• 33. قابلیت مقیاس پذیری در FLock
• 34. امنیت و حریم خصوصی در FLock
• 35. مقاومت در برابر حملات در FLock
• 36. انواع حملات در یادگیری فدرال
• 37. حملات متمرکز بر مدل
• 38. حملات متمرکز بر داده
• 39. حملات متمرکز بر ارتباطات
• 40. حملات به زیرساخت آموزش
• 41. آسیب پذیری های LLM در برابر حملات
• 42. مفهوم مقاومت در برابر حملات
• 43. راهبردهای افزایش مقاومت در برابر حملات
• 44. مقاومت در برابر حملات با استفاده از FLock
• 45. مکانیسم های امنیتی FLock
• 46. رمزنگاری در FLock
• 47. آنالیز رمزنگاری در FLock
• 48. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
• 49. کاربرد حریم خصوصی تفاضلی در FLock
• 50. مکانیسم های اطمینان از یکپارچگی داده ها
• 51. مکانیزم های تشخیص و جلوگیری از داده های مخرب
• 52. بررسی حملات شناخته شده و نحوه مقابله FLock
• 53. حملات تزریق داده (Data Poisoning Attacks)
• 54. حملات تزریق مدل (Model Poisoning Attacks)
• 55. حملات تزریق دستورالعمل (Instruction Injection Attacks)
• 56. حملات دستکاری پارامتر (Parameter Manipulation Attacks)
• 57. حملات سرقت مدل (Model Stealing Attacks)
• 58. حملات استنتاج عضویت (Membership Inference Attacks)
• 59. حملات استنتاج خصوصیات (Attribute Inference Attacks)
• 60. مقایسه مقاومتی FLock با روش های پیشین
• 61. سناریوهای حملات پیچیده
• 62. ارزیابی امنیتی FLock
• 63. شاخص های ارزیابی مقاومت در برابر حملات
• 64. آزمایش های شبیه سازی حملات
• 65. مدل سازی تهدید در FLock
• 66. طراحی پروتکل های امنیتی FLock
• 67. نکات پیاده سازی امنیتی در FLock
• 68. نقش بلاکچین در ارتقاء امنیت FLock
• 69. ثبات و غیرقابل تغییر بودن بلاکچین
• 70. ردیابی تراکنش ها در FLock
• 71. مدیریت هویت و دسترسی در FLock
• 72. قراردادهای هوشمند برای هماهنگی آموزش
• 73. مدیریت پاداش و انگیزش در FLock
• 74. تضمین رفتار صادقانه در FLock
• 75. طراحی قراردادهای هوشمند برای FLock
• 76. فرایند توسعه قراردادهای هوشمند
• 77. زبان های برنامه نویسی قراردادهای هوشمند
• 78. چالش های توسعه قراردادهای هوشمند
• 79. امنیت قراردادهای هوشمند
• 80. آزمون و تأیید قراردادهای هوشمند
• 81. مدیریت چرخه عمر قراردادهای هوشمند
• 82. کاربردهای FLock در LLM
• 83. آموزش LLM بدون به اشتراک گذاری داده های حساس
• 84. حفظ حریم خصوصی در آموزش LLM در حوزه سلامت
• 85. حفظ حریم خصوصی در آموزش LLM در حوزه مالی
• 86. حفظ حریم خصوصی در آموزش LLM در حوزه حقوقی
• 87. آموزش LLM روی داده های توزیع شده صنعتی
• 88. کاربرد FLock در LLM های کوچکتر و سبک تر
• 89. کاربرد FLock در LLM های تخصصی
• 90. چالش های پیاده سازی FLock برای LLM ها
• 91. مقیاس پذیری FLock برای LLM های بسیار بزرگ
• 92. زمان آموزش در FLock برای LLM ها
• 93. هزینه های محاسباتی FLock برای LLM ها
• 94. مدیریت منابع در FLock برای LLM ها
• 95. چالش های ارتباطی در FLock برای LLM ها
• 96. ملاحظات عملی برای پیاده سازی FLock
• 97. انتخاب بستر بلاکچین مناسب
• 98. طراحی معماری شبکه FLock
• 99. مدیریت نودها و مشارکت کنندگان
• 100. استراتژی های ادغام مدل