دوره راهکارهای ایمن‌سازی و ارزیابی سلامت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای ایمن‌سازی و ارزیابی سلامت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: امنیت و ایمنی در سامانه‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت ایمنی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. شناسایی مخاطرات و چالش‌های امنیتی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. چارچوب‌های قانونی و اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی در ایران
• 4. مفاهیم پایه در ارزیابی سلامت مدل‌های زبانی
• 5. آشنایی با متدولوژی رد تیم (Red Teaming) در هوش مصنوعی
• 6. طبقه‌بندی تهدیدات و حملات علیه مدل‌های زبانی
• 7. تکنیک‌های تزریق دستور (Prompt Injection) و روش‌های مقابله
• 8. بررسی آسیب‌پذیری‌های خروجی مدل و نشت داده‌های حساس
• 9. روش‌های شناسایی و مسدودسازی تولید محتوای نامناسب
• 10. ایمن‌سازی فرآیند آموزش مدل در برابر داده‌های مخرب
• 11. تکنیک‌های پالایش داده‌های ورودی و خروجی
• 12. ارزیابی سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و راهکارهای کاهش آن
• 13. استفاده از مدل‌های ناظر برای پایش امنیت محتوا
• 14. روش‌های تست نفوذ در محیط‌های ایزوله برای مدل‌های زبانی
• 15. توسعه سیاست‌های امنیتی و فیلترهای محتوایی مطابق با ضوابط
• 16. مدیریت خطرات مرتبط با استنتاج‌های ناخواسته مدل
• 17. پیاده‌سازی مکانیزم‌های احراز اصالت در تعامل با مدل
• 18. بررسی حملات انکار سرویس (DoS) علیه زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 19. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای بهبود رفتار مدل
• 20. نظارت بر زنجیره تأمین مدل‌های زبانی و امنیت کتابخانه‌ها
• 21. تکنیک‌های حذف اثرات مخرب (Unlearning) در مدل‌های آموزش‌دیده
• 22. ایجاد گزارش‌های شفافیت و ارزیابی عملکرد مدل
• 23. استانداردهای ملی و بین‌المللی در امنیت سامانه‌های هوشمند
• 24. طراحی سیستم‌های پایش مستمر برای شناسایی رفتارهای غیرعادی
• 25. آموزش تیم‌های ارزیابی برای مقابله با حملات مهندسی اجتماعی
• 26. مستندسازی مخاطرات و مدیریت بحران در صورت بروز خطا
• 27. بهره‌گیری از ابزارهای متن‌باز در ارزیابی ایمنی مدل‌ها
• 28. بررسی الگوهای رفتاری مدل در پاسخ به پرسش‌های چالش‌برانگیز
• 29. تضمین انطباق خروجی مدل با ارزش‌های اخلاقی و دینی
• 30. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل برای حفظ امنیت در طول زمان
• 31. نقش انسان در حلقه (Human-in-the-loop) برای نظارت بر خروجی‌ها
• 32. مدیریت حریم خصوصی کاربران در سامانه‌های هوشمند
• 33. تکنیک‌های رمزنگاری و حفاظت از وزن‌های مدل
• 34. تحلیل سناریوهای حمله و دفاع در محیط‌های عملیاتی
• 35. توسعه پروتکل‌های واکنش سریع به نشت اطلاعات
• 36. بررسی مسئولیت حقوقی توسعه‌دهندگان در قبال خروجی‌های مدل
• 37. اصول طراحی رابط کاربری ایمن برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 38. ارزیابی تاب‌آوری مدل در برابر ورودی‌های نویزدار و مخرب
• 39. تکنیک‌های تست استرس برای سنجش پایداری مدل
• 40. گزارش‌دهی و تحلیل حملات موفق در محیط‌های آزمایشگاهی