دوره راهکارهای نوین در مقاوم‌سازی و امنیت سامانه‌های یادگیری ماشین (Machine Learning Security) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در مقاوم‌سازی و امنیت سامانه‌های یادگیری ماشین (Machine Learning Security)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: امنیت در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت در سامانه‌های یادگیری ماشین و ضرورت حفاظت از داده‌ها
• 2. طبقه‌بندی تهدیدات سایبری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین و نقاط آسیب‌پذیر
• 4. مفاهیم پایه در تحلیل ریسک و مدل‌سازی تهدید برای سیستم‌های هوشمند
• 5. بررسی حملات مسموم‌سازی داده‌ها در مرحله آموزش مدل
• 6. مکانیزم‌های نفوذ در داده‌های آموزشی و تأثیر آن بر دقت پیش‌بینی
• 7. روش‌های شناسایی و مقابله با نویزهای مخرب در مجموعه‌داده‌ها
• 8. آشنایی با حملات استنتاج عضویت و خطرات نشت داده‌های حساس
• 9. روش‌های استخراج مدل و سرقت پارامترهای شبکه عصبی
• 10. حملات خصمانه و ایجاد اختلال در خروجی مدل با ورودی‌های دستکاری‌شده
• 11. تحلیل روش‌های تولید نمونه‌های خصمانه در شبکه‌های عصبی عمیق
• 12. راهکارهای مقاوم‌سازی مدل در برابر حملات خصمانه
• 13. آموزش مقاوم و نقش آن در بهبود پایداری الگوریتم‌ها
• 14. تکنیک‌های پالایش داده‌ها برای جلوگیری از مسموم‌سازی
• 15. ارزیابی استحکام مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از معیارهای استاندارد
• 16. حریم خصوصی و یادگیری ماشین: معرفی رویکرد یادگیری فدرال
• 17. کاربرد حریم خصوصی تفاضلی در حفاظت از داده‌های آموزشی
• 18. الگوریتم‌های رمزنگاری در خدمت امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
• 19. امنیت در استقرار مدل: حفاظت از مدل در محیط عملیاتی
• 20. تشخیص ناهنجاری‌ها به عنوان ابزاری برای شناسایی حملات سایبری
• 21. پایش مستمر مدل در محیط تولید برای شناسایی رفتارهای غیرعادی
• 22. استانداردهای ملی و بین‌المللی در امنیت هوش مصنوعی
• 23. چارچوب‌های ارزیابی ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی بومی
• 24. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازبینی و شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. نقش نظارت انسانی در تأیید خروجی‌های حساس سیستم‌های هوشمند
• 26. امنیت در زنجیره تأمین نرم‌افزارهای مبتنی بر یادگیری ماشین
• 27. روش‌های رمزگذاری مدل برای جلوگیری از مهندسی معکوس
• 28. مدیریت پیکربندی و ایمن‌سازی کتابخانه‌های یادگیری ماشین
• 29. تست نفوذ در سامانه‌های هوشمند: راهکارها و ابزارهای استاندارد
• 30. پاسخ به رخدادهای امنیتی در سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
• 31. تدوین سیاست‌های امنیتی برای سازمان‌های بهره‌بردار از هوش مصنوعی
• 32. اخلاق در هوش مصنوعی و انطباق با موازین قانونی کشور
• 33. پیش‌بینی حملات آینده و استراتژی‌های دفاعی پیشگیرانه
• 34. آینده امنیت در هوش مصنوعی: چالش‌ها و فرصت‌های پژوهشی