اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین در مدل‌سازی تهدیدات و ایمن‌سازی زنجیره تأمین هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در مدل‌سازی تهدیدات و ایمن‌سازی زنجیره تأمین هوش مصنوعی

موضوع کلی: امنیت سایبری و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: امنیت سامانه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌سازی تهدید در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 2. شناسایی دارایی‌های حیاتی در چرخه‌حیات هوش مصنوعی
• 3. بررسی معماری زنجیره تأمین در مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. آشنایی با مدل‌های تهدید STRIDE در حوزه هوش مصنوعی
• 5. تحلیل آسیب‌پذیری‌های داده‌های آموزشی و مسموم‌سازی داده
• 6. امنیت زیرساخت‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 7. ارزیابی ریسک در خط لوله یادگیری ماشین
• 8. حملات تزریق در مدل‌های یادگیری عمیق
• 9. روش‌های نفوذ به مدل‌های هوش مصنوعی از طریق دستکاری ورودی
• 10. شناسایی نقاط ضعف در الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
• 11. امنیت مدل‌های استقرار یافته در فضای ابری
• 12. مدل‌سازی تهدید در سیستم‌های یادگیری تقویتی
• 13. بررسی حملات استخراج مدل و سرقت مالکیت فکری
• 14. راهکارهای مقابله با مهندسی معکوس مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. امنیت در تبادل مدل‌ها و کتابخانه‌های متن‌باز
• 16. مدیریت ریسک در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 17. شناسایی تهدیدات در زنجیره ابزارهای توسعه هوش مصنوعی
• 18. حفاظت از حریم خصوصی در آموزش مدل‌ها با استفاده از حریم خصوصی تفاضلی
• 19. امنیت در محیط‌های اجرای ایزوله برای هوش مصنوعی
• 20. پایش و تشخیص ناهنجاری در رفتار مدل‌های در حال اجرا
• 21. تکنیک‌های تست نفوذ در سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 22. ایمن‌سازی فرآیند به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
• 23. تحلیل تهدیدات مبتنی بر دسترسی‌های غیرمجاز به رابط‌های برنامه‌نویسی
• 24. پیکربندی امن سیستم‌های تصمیم‌ساز هوشمند
• 25. ارزیابی زنجیره تأمین نرم‌افزاری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 26. استراتژی‌های دفاعی در برابر حملات خصمانه علیه هوش مصنوعی
• 27. استانداردهای ملی و بین‌المللی در امنیت هوش مصنوعی
• 28. طراحی معماری تاب‌آور در برابر شکست‌های هوش مصنوعی
• 29. پاسخ به حوادث امنیتی در سامانه‌های خودکار
• 30. مستندسازی تهدیدات و گزارش‌دهی امنیتی در پروژه‌های هوشمند
• 31. حکمرانی داده و نقش آن در امنیت زنجیره تأمین
• 32. روش‌های تأیید صحت داده‌های ورودی در زمان استنتاج
• 33. امنیت در پردازش‌های لبه (Edge AI) و چالش‌های آن
• 34. پایش مداوم و شناسایی نفوذ در مدل‌های هوش مصنوعی
• 35. پیاده‌سازی کنترل‌های دسترسی در مدل‌های چندکاربره
• 36. ارزیابی امنیت مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات استنتاج عضویت
• 37. تأمین امنیت زنجیره تأمین در ابزارهای خودکارسازی هوش مصنوعی
• 38. تکنیک‌های جرم‌شناسی دیجیتال در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 39. مدیریت آسیب‌پذیری‌های امنیتی در مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 40. اصول اخلاقی و الزامات امنیتی در توسعه هوش مصنوعی بومی