اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای ایمن‌سازی و مدیریت مخاطرات در مدل‌های هوش مصنوعی مولد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای ایمن‌سازی و مدیریت مخاطرات در مدل‌های هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: امنیت فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: امنیت در سامانه‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت در سامانه‌های هوش مصنوعی مولد
• 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ و سطوح دسترسی
• 3. طبقه‌بندی مخاطرات امنیتی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. شناسایی بردارهای حمله در مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 5. امنیت داده‌های آموزشی و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
• 6. پیشگیری از نشت اطلاعات حساس در خروجی مدل‌ها
• 7. مهندسی پرامپت ایمن و مقابله با تزریق پرامپت
• 8. شناسایی و خنثی‌سازی حملات تزریق پرامپت غیرمستقیم
• 9. مدیریت ریسک در استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی مدل‌ها
• 10. مکانیزم‌های احراز هویت و کنترل دسترسی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 11. امنیت زنجیره تأمین مدل‌های متن‌باز و کتابخانه‌های وابسته
• 12. شناسایی و مقابله با مسموم‌سازی داده‌های آموزشی
• 13. ارزیابی آسیب‌پذیری‌های مدل در برابر حملات استنتاج عضویت
• 14. روش‌های نفوذ به مدل و استخراج پارامترهای شبکه عصبی
• 15. ایمن‌سازی فرآیند تنظیم دقیق مدل‌ها در محیط‌های سازمانی
• 16. استراتژی‌های نظارت بر خروجی و فیلترینگ محتوای نامناسب
• 17. شناسایی و کنترل توهمات مدل در کاربردهای حساس
• 18. محرمانگی داده‌ها در فرآیند یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 19. حفاظت از مالکیت معنوی مدل‌ها در برابر مهندسی معکوس
• 20. پایش مداوم و تشخیص رفتارهای ناهنجار در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 21. پاسخ به رخدادهای امنیتی در سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های مولد
• 22. تدوین سیاست‌های حاکمیتی هوش مصنوعی در سازمان
• 23. ارزیابی انطباق سامانه‌های هوش مصنوعی با استانداردهای ملی امنیت اطلاعات
• 24. مدیریت دسترسی‌های غیرمجاز به مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. ایمن‌سازی خط لوله استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در عملیات ماشین (MLOps)
• 26. حفاظت در برابر حملات انکار سرویس در مدل‌های هوش مصنوعی
• 27. ارزیابی ریسک و تحلیل تأثیر در پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند
• 28. طراحی لایه‌های دفاعی چندگانه برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 29. استانداردهای گزارش‌دهی و مستندسازی مخاطرات هوش مصنوعی
• 30. روش‌های ممیزی امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 31. به‌کارگیری ابزارهای تحلیل ایستا و پویا در امنیت مدل‌ها
• 32. استراتژی‌های بازیابی و تداوم کسب‌وکار در صورت بروز رخداد امنیتی هوش مصنوعی
• 33. امنیت در تبادل پیام و یکپارچه‌سازی مدل‌ها با سامانه‌های سازمانی
• 34. حفاظت از محیط‌های توسعه و آزمایش مدل‌های هوش مصنوعی
• 35. شناسایی الگوهای حمله در تعاملات کاربر و مدل
• 36. پیشگیری از دستکاری خروجی‌های خودکار در فرآیندهای تصمیم‌گیری
• 37. امنیت حافظه و پردازش در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 38. پیاده‌سازی حریم خصوصی تفاضلی در آموزش مدل‌ها
• 39. مدیریت چرخه حیات مدل با رویکرد امنیت‌محور
• 40. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها در هوش مصنوعی مولد
• 41. آموزش و فرهنگ‌سازی امنیتی برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی
• 42. نظارت بر انحراف مدل و تشخیص حملات هدفمند
• 43. بررسی تأثیرات امنیتی مدل‌های چندوجهی در حوزه‌های حساس
• 44. اصول طراحی هوش مصنوعی قابل اعتماد و پاسخگو
• 45. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده و لبه‌ای
• 46. ارزیابی امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات خصمانه
• 47. پیاده‌سازی چارچوب‌های کنترل کیفی برای امنیت خروجی‌ها
• 48. حفاظت از زیرساخت‌های محاسباتی در برابر دسترسی‌های غیرمجاز
• 49. آینده‌پژوهی امنیت در هوش مصنوعی و تهدیدات نوظهور