دوره راهکارهای ایمن‌سازی و ارتقای امنیت در سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای ایمن‌سازی و ارتقای امنیت در سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: امنیت سایبری و ایمن‌سازی سامانه‌های هوشمند

موضوع میانی: امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری مدل‌های زبانی و مسیر پردازش داده‌ها در سامانه‌های هوشمند
• 3. شناسایی سطوح حمله در برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 4. مفاهیم پایه در تزریق دستور یا پرامپت اینجکشن در مدل‌های زبانی
• 5. تکنیک‌های نفوذ و دسترسی غیرمجاز به حافظه و دانش مدل
• 6. بررسی آسیب‌پذیری‌های ناشی از خروجی‌های پیش‌بینی‌نشده مدل
• 7. مدیریت و فیلترینگ ورودی‌ها برای جلوگیری از حملات تزریق دستور
• 8. اصول طراحی پرامپت‌های امن و مقاوم در برابر دستکاری
• 9. شناسایی و مقابله با نشت داده‌های حساس در پاسخ‌های مدل
• 10. بررسی مخاطرات امنیتی در افزونه‌ها و ابزارهای متصل به مدل
• 11. امن‌سازی فرآیند آموزش و تنظیم دقیق مدل‌ها با داده‌های سالم
• 12. مقابله با حملات مسموم‌سازی داده‌ها در یادگیری ماشین
• 13. روش‌های تشخیص و پیشگیری از تولید محتوای نامناسب و غیراخلاقی
• 14. ایمن‌سازی واسط‌های برنامه‌نویسی کاربردی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 15. پایش و نظارت بر رفتارهای غیرعادی در تعاملات کاربر با مدل
• 16. مدیریت دسترسی‌ها و کنترل هویت در سامانه‌های هوشمند
• 17. بررسی امنیت زنجیره تأمین در مدل‌های متن‌باز و کتابخانه‌های مرتبط
• 18. مبانی رمزنگاری و حفاظت از حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
• 19. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها پیش از ارسال به مدل‌های زبانی
• 20. ارزیابی ریسک و تحلیل تهدیدات در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 21. استفاده از سیستم‌های مبتنی بر قوانین برای نظارت بر خروجی مدل
• 22. طراحی لایه‌های دفاعی چندگانه در معماری سامانه‌های هوش مصنوعی
• 23. مستندسازی و گزارش‌دهی حوادث امنیتی در مدل‌های زبانی
• 24. به‌کارگیری استانداردهای ملی و بین‌المللی در امنیت هوش مصنوعی
• 25. تدوین راهبردهای تداوم کسب‌وکار در مواجهه با حملات سایبری
• 26. روش‌های تست نفوذ و ارزیابی آسیب‌پذیری در مدل‌های مستقر شده
• 27. آموزش تیم‌های فنی برای پاسخگویی به تهدیدات مدل‌های زبانی
• 28. نقش نظارت انسانی در چرخه حیات توسعه مدل‌های ایمن
• 29. بررسی چالش‌های امنیت در کاربردهای پزشکی و حساس هوش مصنوعی
• 30. استفاده از ابزارهای تحلیل ایستا و پویا برای ارزیابی کد‌های تولیدی
• 31. امن‌سازی محیط‌های اجرا و سرورهای میزبان هوش مصنوعی
• 32. چالش‌های مقابله با جعل و مهندسی اجتماعی در چت‌بات‌ها
• 33. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای ارتقای امنیت مدل
• 34. شناسایی و مسدودسازی الگوهای حمله در پرامپت‌های مخرب
• 35. بهینه‌سازی تنظیمات پارامتریک مدل برای کاهش ریسک‌های امنیتی
• 36. حفاظت از دارایی‌های فکری و مدل‌های اختصاصی در برابر مهندسی معکوس
• 37. روش‌های ممیزی امنیتی دوره‌ای برای سامانه‌های هوش مصنوعی
• 38. تطبیق سیاست‌های امنیتی با قوانین و مقررات فضای مجازی کشور
• 39. استفاده از معماری‌های توزیع‌شده برای افزایش تاب‌آوری در برابر حملات
• 40. چشم‌انداز آینده امنیت در هوش مصنوعی و فناوری‌های نوظهور