اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل حملات چندوجهی علیه سامانه‌های هوش مصنوعی

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل حملات چندوجهی علیه سامانه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: مدل‌های زبان بزرگ و هوش مصنوعی مکالمه‌ای

موضوع میانی: تحلیل تهدیدها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر امنیت سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 2. تهدیدات سایبری علیه سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 3. حملات مسموم‌سازی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 4. حملات خصمانه (Adversarial Attacks) و روش‌های مقابله
  • 5. حملات استخراج مدل (Model Extraction Attacks)
  • 6. حملات معکوس‌سازی مدل (Model Inversion Attacks)
  • 7. حملات عضویت (Membership Inference Attacks)
  • 8. حملات بر حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 9. تکنیک‌های تشخیص نفوذ در سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 10. مفهوم و انواع حملات چندوجهی
  • 11. حملات ترکیبی بر سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 12. تحلیل آسیب‌پذیری‌های زنجیره تامین در هوش مصنوعی
  • 13. نقش مهندسی اجتماعی در حملات به هوش مصنوعی
  • 14. حملات فیزیکی و سخت‌افزاری بر سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 15. استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص و پیشگیری از حملات
  • 16. چارچوب‌های امنیتی برای سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 17. استانداردهای امنیت هوش مصنوعی
  • 18. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 19. بررسی موردی حملات موفقیت‌آمیز به سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 20. تحلیل حملات بر سامانه‌های تشخیص چهره
  • 21. حملات بر سامانه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 22. حملات بر سامانه‌های رانندگی خودکار
  • 23. حملات بر سامانه‌های تشخیص تقلب
  • 24. حملات بر سامانه‌های پیشنهادگر (Recommender Systems)
  • 25. حملات بر سامانه‌های پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 26. حملات بر سامانه‌های مالی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 27. نقش رمزنگاری در امنیت هوش مصنوعی
  • 28. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی در امنیت هوش مصنوعی
  • 29. تکنیک‌های دفاعی مبتنی بر داده‌ها
  • 30. تکنیک‌های دفاعی مبتنی بر مدل
  • 31. تکنیک‌های دفاعی مبتنی بر سخت‌افزار
  • 32. تست نفوذ سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 33. ارزیابی و اندازه‌گیری امنیت سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 34. توسعه سیاست‌های امنیتی برای هوش مصنوعی
  • 35. آینده امنیت هوش مصنوعی و چالش‌های پیش رو
  • 36. حملات بر سامانه‌های هوش مصنوعی در فضای ابری
  • 37. حملات مبتنی بر داده‌های جعلی (Synthetic Data)
  • 38. حملات بر هوش مصنوعی با استفاده از شبکه‌های عصبی مولد (GANs)
  • 39. حملات مبتنی بر تقلب داده‌ها (Data Poisoning) در شبکه‌های اجتماعی
  • 40. حملات بر سامانه‌های کنترل صنعتی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 41. حملات بر سامانه‌های نظارتی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 42. حملات بر سامانه‌های رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 43. محافظت از مالکیت معنوی در سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 44. حملات بر سامانه‌های تشخیص صدا
  • 45. حملات بر سامانه‌های ترجمه ماشینی
  • 46. حملات مبتنی بر تغییر الگوریتم یادگیری
  • 47. حملات مبتنی بر دستکاری پارامترهای مدل
  • 48. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از APIهای هوش مصنوعی
  • 49. تحلیل قانونی حملات سایبری به سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 50. حملات مبتنی بر استفاده از ضعف‌های سخت‌افزاری
  • 51. حملات مبتنی بر حملات جانبی (Side-Channel Attacks)
  • 52. حملات مبتنی بر تحلیل توان مصرفی
  • 53. حملات مبتنی بر تحلیل زمان‌بندی
  • 54. تحلیل و مقابله با حملات Denial of Service (DoS) بر سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 55. حملات Distributed Denial of Service (DDoS) و سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 56. امنیت یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 57. امنیت یادگیری پیوسته (Continual Learning)
  • 58. حملات مبتنی بر ضعف‌های داده‌های آموزشی
  • 59. حملات مبتنی بر دستکاری ویژگی‌ها (Feature Manipulation)
  • 60. حملات مبتنی بر تغییر توزیع داده‌ها
  • 61. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 62. تحلیل و مقابله با حملات مبتنی بر حواس‌پرتی (Distraction Attacks)
  • 63. حملات مبتنی بر استفاده از داده‌های نامعتبر
  • 64. حملات مبتنی بر دستکاری اطلاعات سنسورها
  • 65. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های ensemble
  • 66. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای تصمیم‌گیری
  • 67. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مکانیسم‌های تفسیرپذیری مدل
  • 68. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای ارزیابی مدل
  • 69. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های بازگشتی (Recurrent Models)
  • 70. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای به‌روزرسانی مدل
  • 71. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 72. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای تولید داده‌ها
  • 73. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های گرافیکی (Graphical Models)
  • 74. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای خوشه‌بندی (Clustering)
  • 75. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 76. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 77. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Optimization Algorithms)
  • 78. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 79. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های احتمالی (Probabilistic Models)
  • 80. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای استنتاج (Inference)
  • 81. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 82. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای تجمیع (Aggregation)
  • 83. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Models)
  • 84. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای استدلال (Reasoning)
  • 85. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر قوانین (Rule-Based Models)
  • 86. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای نمایش دانش (Knowledge Representation)
  • 87. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر ontologies
  • 88. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 89. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر بازی (Game-Based Models)
  • 90. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای مذاکره (Negotiation)
  • 91. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر همکاری (Cooperative Models)
  • 92. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای رقابت (Competition)
  • 93. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر اعتماد (Trust-Based Models)
  • 94. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای مدیریت اعتبار (Reputation Management)
  • 95. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 96. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای anonymization
  • 97. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر obfuscation
  • 98. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای generalization
  • 99. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر regularization
  • 100. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای overfitting
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: LLM امنیت هوش مصنوعی تحلیل امنیتی تهدیدات هوش مصنوعی حملات سایبری سامانه‌های هوشمند مدل های زبان بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی مکالمه‌ای یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.