دوره راهکارهای جامع ایمن‌سازی و حراست از سامانه‌های هوش مصنوعی در محیط ابری مایکروسافت (Azure & M365) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای جامع ایمن‌سازی و حراست از سامانه‌های هوش مصنوعی در محیط ابری مایکروسافت (Azure & M365)

موضوع کلی: امنیت فناوری اطلاعات و حفاظت از داده‌ها

موضوع میانی: امنیت در رایانش ابری و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت در محیط‌های رایانش ابری مایکروسافت
• 2. شناخت معماری امنیتی در پلتفرم آژور
• 3. اصول حراست از داده‌ها در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 4. مدیریت هویت و دسترسی در محیط‌های ابری مایکروسافت
• 5. امنیت هوش مصنوعی در مدل مسئولیت‌پذیری مشترک
• 6. طبقه‌بندی و برچسب‌گذاری داده‌ها در مایکروسافت ۳۶۵
• 7. شناسایی تهدیدات سایبری علیه مدل‌های یادگیری ماشین
• 8. پیاده‌سازی حاکمیت داده‌ها مطابق با استانداردهای ملی
• 9. ایمن‌سازی خط‌لوله‌های داده در آژور
• 10. پایش و نظارت بر فعالیت‌های هوش مصنوعی با ابزارهای مایکروسافت
• 11. تشخیص ناهنجاری‌ها در تراکنش‌های داده‌ای
• 12. امنیت در تبادل اطلاعات بین سرویس‌های ابری
• 13. حفاظت از حریم خصوصی در پردازش‌های هوش مصنوعی
• 14. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 15. ارزیابی مخاطرات امنیتی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. پیکربندی دیواره‌های آتش برای سرویس‌های ابری
• 17. امنیت رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی در محیط مایکروسافت
• 18. پیشگیری از نشت اطلاعات حساس در سامانه‌های هوشمند
• 19. پاسخ‌گویی به حوادث امنیتی در محیط ابری
• 20. استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی حملات سایبری
• 21. امنیت در محیط‌های توسعه و عملیات هوش مصنوعی
• 22. مدیریت پیکربندی‌های امنیتی در آژور
• 23. حفاظت از مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات تزریق دستور
• 24. اعتبارسنجی خروجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. پایداری و تاب‌آوری سامانه‌های ابری در برابر حملات
• 26. استانداردهای رمزنگاری مورد تایید در محیط‌های سازمانی
• 27. امنیت در استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی مولد
• 28. مدیریت کلیدهای رمزنگاری و گواهی‌های دیجیتال
• 29. طراحی معماری شبکه امن در آژور
• 30. امنیت در محیط‌های چندابری و هیبریدی
• 31. گزارش‌گیری و ممیزی امنیتی در پلتفرم مایکروسافت
• 32. تامین امنیت در فرآیند استقرار مدل‌ها
• 33. نظارت بر انطباق با قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
• 34. حفاظت در برابر دسترسی‌های غیرمجاز به داده‌های آموزشی
• 35. امنیت در لایه‌های ذخیره‌سازی داده‌های ابری
• 36. ایمن‌سازی محیط‌های تحلیل داده و هوش تجاری
• 37. مدیریت دسترسی مبتنی بر نقش در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 38. پروتکل‌های امنیتی برای انتقال داده‌های حساس به ابر
• 39. شناسایی و مقابله با حملات استخراج مدل
• 40. بهینه‌سازی تنظیمات حریم خصوصی در مایکروسافت ۳۶۵
• 41. پشتیبان‌گیری و بازیابی امن داده‌ها در ابر
• 42. مدیریت چرخه عمر داده‌های امنیتی
• 43. ارزیابی امنیتی زیرساخت‌های ابری به صورت خودکار
• 44. کنترل‌های امنیتی در محیط‌های اشتراکی مایکروسافت
• 45. آموزش و آگاهی‌رسانی امنیتی برای کاربران سامانه‌های هوشمند
• 46. سیاست‌های امنیتی در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مایکروسافت
• 47. تداوم کسب‌وکار و بازیابی فاجعه در محیط ابری ایمن