اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملیاتی برای توسعه امن کاربردهای هوش مصنوعی و مقابله با مخاطرات مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی برای توسعه امن کاربردهای هوش مصنوعی و مقابله با مخاطرات مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

موضوع کلی: امنیت فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ایمن‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت در سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. شناسایی و تحلیل مخاطرات امنیتی در چرخه‌حیات توسعه هوش مصنوعی
• 3. واکاوی آسیب‌پذیری تزریق دستور (Prompt Injection) و روش‌های مقابله
• 4. مقابله با حملات تزریق غیرمستقیم در پردازش داده‌های خارجی
• 5. راهکارهای جلوگیری از نشت اطلاعات حساس در خروجی مدل
• 6. مدیریت و کنترل دسترسی در تعامل با رابط‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی
• 7. روش‌های اعتبارسنجی ورودی‌های کاربر برای پیشگیری از اجرای کدهای مخرب
• 8. امن‌سازی فرآیند تولید و ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی (Training Data Poisoning)
• 9. تکنیک‌های پیشگیری از دسترسی غیرمجاز به مخازن دانش و بردارهای حافظه
• 10. پایش رفتارهای غیرطبیعی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. شناسایی و خنثی‌سازی حملات استخراج مدل و مهندسی معکوس
• 12. تأمین امنیت فرآیند زنجیره تأمین در به‌کارگیری مدل‌های متن‌باز
• 13. اصول رمزنگاری داده‌ها در تبادل با مدل‌های زبانی ابری
• 14. پیاده‌سازی مکانیزم‌های احراز هویت قوی برای سرویس‌های مبتنی بر LLM
• 15. کنترل سطح دسترسی در افزونه‌ها و ابزارهای متصل به مدل‌های زبانی
• 16. روش‌های ممیزی و بازرسی لاگ‌های تعاملی برای شناسایی نفوذ
• 17. امن‌سازی محیط‌های اجرای مدل و کانتینرها
• 18. مدیریت آسیب‌پذیری‌های امنیتی در کتابخانه‌های پردازش متن
• 19. طراحی سیستم‌های پایش و پاسخ به حوادث در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 20. سیاست‌های حریم خصوصی و حفاظت از داده‌های شخصی در مدل‌های زبانی
• 21. ارزیابی مخاطرات امنیتی در فریم‌ورک‌های توسعه هوش مصنوعی
• 22. تکنیک‌های کاهش ریسک در استفاده از قابلیت‌های تولید کد توسط مدل
• 23. پیاده‌سازی سدهای دفاعی در برابر حملات انکار سرویس علیه APIها
• 24. بررسی امنیت در فرآیند تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 25. استراتژی‌های به‌روزرسانی امن و مدیریت وصله‌های امنیتی مدل
• 26. استانداردسازی مستندات امنیتی برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 27. بررسی انطباق خروجی‌های مدل با قوانین و مقررات جاری کشور
• 28. اصول طراحی رابط کاربری امن برای تعامل انسان و هوش مصنوعی
• 29. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی سامانه‌های مبتنی بر LLM
• 30. تدوین نقشه راه عملیاتی برای استقرار هوش مصنوعی امن در سازمان‌ها