دوره راهکارهای نوین در مقابله با تزریق دستور (Prompt Injection) و مقاوم‌سازی عامل‌های هوشمند مبتنی بر LangChain همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در مقابله با تزریق دستور (Prompt Injection) و مقاوم‌سازی عامل‌های هوشمند مبتنی بر LangChain

موضوع کلی: امنیت سایبری و حفاظت از سامانه‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: ایمن‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و عامل‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد
• 2. آشنایی با معماری عامل‌های هوشمند و چارچوب LangChain
• 3. شناخت تهدید تزریق دستور در محیط‌های مبتنی بر LLM
• 4. تفاوت میان تزریق مستقیم و غیرمستقیم دستورات
• 5. روش‌های نفوذ به بافتار متنی مدل‌های زبانی
• 6. تحلیل آسیب‌پذیری در زنجیره‌های فراخوانی LangChain
• 7. بررسی مخاطرات اجرای دستورات در عامل‌های خودمختار
• 8. مکانیزم‌های دفاعی در برابر حملات تزریق دستور
• 9. اصول طراحی پرامپت ایمن و جداسازی داده از دستور
• 10. پیاده‌سازی فیلترهای ورودی و خروجی در مدل‌های زبانی
• 11. استفاده از سیستم‌های ارزیاب برای شناسایی درخواست‌های مخرب
• 12. محدودسازی دسترسی عامل‌های هوشمند به منابع سیستمی
• 13. اعتبارسنجی خروجی‌های مدل جهت جلوگیری از تزریق ثانویه
• 14. امن‌سازی حافظه و تاریخچه گفتگو در عامل‌های هوشمند
• 15. مدیریت دسترسی و احراز هویت در ابزارهای متصل به LLM
• 16. بررسی مخاطرات استفاده از کتابخانه‌های شخص ثالث در زنجیره‌ها
• 17. ایمن‌سازی فراخوانی توابع و APIها توسط عامل‌های هوشمند
• 18. استراتژی‌های پایش و ثبت رخدادهای امنیتی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 19. شناسایی و مقابله با حملات مهندسی اجتماعی علیه مدل‌های زبانی
• 20. تکنیک‌های مقاوم‌سازی مدل در برابر دور زدن محدودیت‌های اخلاقی
• 21. نقش یادگیری تقویت‌شده از بازخورد انسانی در بهبود امنیت مدل
• 22. پیکربندی امن محیط‌های اجرایی و کانتینرهای عامل هوشمند
• 23. تست نفوذ و ارزیابی آسیب‌پذیری در سامانه‌های مبتنی بر LangChain
• 24. طراحی پروتکل‌های امنیتی برای تعامل میان‌عاملی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 25. بررسی الگوهای حملات پیشرفته در معماری ReAct
• 26. ایمن‌سازی پایگاه‌های داده برداری در برابر تزریق داده‌های مسموم
• 27. راهکارهای جلوگیری از افشای اطلاعات حساس در خروجی مدل
• 28. استانداردسازی توسعه امن برای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی
• 29. تدوین سیاست‌های حاکمیتی برای بهره‌برداری امن از LLMها در سازمان‌ها
• 30. آمادگی برای پاسخگویی به حوادث امنیتی در سامانه‌های هوشمند