اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین در ارزیابی و تقویت امنیت سامانه‌های هوش مصنوعی خودمختار (AI Red Teaming)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در ارزیابی و تقویت امنیت سامانه‌های هوش مصنوعی خودمختار (AI Red Teaming)

موضوع کلی: امنیت سایبری و ایمن‌سازی سامانه‌های هوشمند

موضوع میانی: ارزیابی امنیتی و آزمون نفوذ در مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در امنیت سامانه‌های هوش مصنوعی خودمختار
• 2. آشنایی با چرخه‌حیات توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. شناسایی سطوح حمله در معماری‌های مبتنی بر عامل‌های هوشمند
• 4. مدل‌سازی تهدیدات اختصاصی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 5. تفاوت‌های بنیادین آزمون نفوذ سنتی با ارزیابی امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. اصول اخلاقی و چارچوب‌های قانونی در ارزیابی امنیت هوش مصنوعی
• 7. آشنایی با آسیب‌پذیری‌های تزریق دستور در مدل‌های زبانی بزرگ
• 8. تکنیک‌های نفوذ به زنجیره تأمین در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 9. روش‌های استخراج داده‌های حساس از حافظه مدل‌های یادگیری عمیق
• 10. ارزیابی امنیت در فرآیند هم‌ترازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. شناسایی حملات مسموم‌سازی داده‌ها در فاز آموزش مدل
• 12. تحلیل امنیت در رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی مدل‌های هوشمند
• 13. روش‌های پایش و شناسایی رفتارهای غیرعادی در عامل‌های هوشمند
• 14. پیاده‌سازی محیط‌های ایزوله جهت ارزیابی امنیتی مدل‌ها
• 15. شبیه‌سازی حملات دشمنانه بر روی ورودی‌های مدل‌های هوشمند
• 16. بررسی آسیب‌پذیری‌های ناشی از افزونه‌ها و ابزارهای جانبی عامل‌ها
• 17. استراتژی‌های خودکارسازی تست نفوذ در سامانه‌های هوشمند
• 18. تحلیل امنیت در پروتکل‌های ارتباطی میان عامل‌های هوشمند
• 19. ارزیابی مقاومت مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات انکار سرویس
• 20. مدیریت و گزارش‌دهی یافته‌های آزمون نفوذ به تیم‌های توسعه
• 21. اصول طراحی سامانه‌های هوشمند با رویکرد امنیت در طراحی
• 22. روش‌های ارزیابی امنیت در مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی
• 23. تحلیل مخاطرات امنیتی در سیستم‌های تصمیم‌گیر خودکار
• 24. شناسایی و مقابله با نشت اطلاعات از طریق خروجی‌های مدل
• 25. ارزیابی امنیت در فرآیندهای یادگیری تقویتی
• 26. تکنیک‌های سخت‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات تزریق
• 27. نظارت بر امنیت در سامانه‌های هوشمندِ متصل به زیرساخت‌های حیاتی
• 28. ارزیابی تاب‌آوری مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 29. توسعه سناریوهای قرمز برای تست نفوذ در سیستم‌های خودمختار
• 30. پیکربندی ابزارهای پایش امنیتی برای مدل‌های هوشمند
• 31. روش‌های تحلیل ریشه‌ای حوادث امنیتی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 32. استانداردسازی مستندات امنیتی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 33. ارزیابی انطباق سامانه‌های هوشمند با مقررات امنیت فضای تبادل اطلاعات
• 34. نقش نظارت انسانی در فرآیندهای ارزیابی امنیتی هوش مصنوعی
• 35. استراتژی‌های بازیابی و تداوم کارکرد پس از حملات سایبری
• 36. روش‌های ارزیابی امنیت در مدل‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده
• 37. تحلیل مخاطرات امنیتی در مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز
• 38. اصول ارزیابی امنیت در مدل‌های هوش مصنوعیِ شخصی‌سازی‌شده
• 39. تکنیک‌های شناسایی بای‌پس‌های امنیتی در سیستم‌های فیلترینگ هوشمند
• 40. ارزیابی امنیت در فرآیند استقرار مدل‌های هوشمند در لبه شبکه
• 41. استفاده از هوش مصنوعی برای ارتقای امنیت سامانه‌های هوشمند
• 42. مدیریت چرخه‌حیات پاسخ به حوادث در سامانه‌های هوشمند
• 43. ارزیابی امنیت در فرآیندهای به‌روزرسانی مدل‌های هوشمند
• 44. تکنیک‌های جلوگیری از سوءاستفاده از قابلیت‌های عامل‌های هوشمند
• 45. روش‌های اعتبارسنجی خروجی‌های مدل در محیط‌های حساس
• 46. ارزیابی امنیت در سیستم‌های هوشمندِ با دسترسی به پایگاه داده
• 47. تحلیل مخاطرات ناشی از وابستگی‌های نرم‌افزاری در مدل‌های هوشمند
• 48. ارتقای آگاهی امنیتی برای تیم‌های توسعه و نگهداری هوش مصنوعی
• 49. چشم‌انداز آینده امنیت در هوش مصنوعی و راهکارهای نوین دفاعی