دوره شناسایی و رفع خودکار آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شناسایی و رفع خودکار آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: امنیت سایبری و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: ارتقای امنیت نرم‌افزار با بهره‌گیری از هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت نرم‌افزار و چالش‌های شناسایی آسیب‌پذیری‌ها
• 2. نقش هوش مصنوعی در ارتقای امنیت سایبری
• 3. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در مهندسی نرم‌افزار
• 4. آشنایی با ساختار و معماری مدل‌های زبانی در تحلیل کد
• 5. پیش‌پردازش کدهای منبع برای تحلیل توسط مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. استخراج ویژگی‌های امنیتی از کدهای منبع
• 7. طبقه‌بندی آسیب‌پذیری‌های متداول نرم‌افزاری بر اساس استاندارد OWASP
• 8. شناسایی خطاهای منطقی در کد با استفاده از مدل‌های زبانی
• 9. تحلیل استاتیک کد و نقش هوش مصنوعی در کاهش مثبت کاذب
• 10. آموزش مدل‌های زبانی برای درک الگوهای کدنویسی امن
• 11. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌ها برای شناسایی آسیب‌پذیری‌های خاص
• 12. تشخیص سرریز بافر و خطاهای مدیریت حافظه با هوش مصنوعی
• 13. شناسایی آسیب‌پذیری‌های تزریق کد و اسکریپت‌نویسی مخرب
• 14. پایش خودکار ورودی‌ها و خروجی‌های توابع در کد
• 15. ارزیابی امنیت APIها با استفاده از تحلیل‌گرهای هوشمند
• 16. پیشنهاد خودکار وصله‌های امنیتی برای کدهای آسیب‌پذیر
• 17. بررسی انطباق کدهای تولید شده با استانداردهای کدنویسی امن
• 18. یکپارچه‌سازی مدل‌های تشخیص آسیب‌پذیری در چرخه توسعه نرم‌افزار (DevSecOps)
• 19. تکنیک‌های اعتبارسنجی وصله‌های پیشنهادی توسط هوش مصنوعی
• 20. شبیه‌سازی حملات برای تست وصله‌های امنیتی خودکار
• 21. مدیریت و اولویت‌بندی آسیب‌پذیری‌های شناسایی شده
• 22. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی وصله‌های امنیتی
• 23. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی
• 24. شناسایی نشت اطلاعات حساس در کدهای منبع
• 25. تحلیل امنیت در کتابخانه‌ها و وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 26. مستندسازی خودکار تغییرات امنیتی و وصله‌ها
• 27. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی برای امنیت سایبری
• 28. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سیستم‌های حساس و زیرساختی
• 29. امنیت مدل‌های زبانی در برابر حملات تزریق پرامپت
• 30. ارائه چارچوبی برای بازبینی انسانی در رفع خودکار آسیب‌پذیری‌ها
• 31. مطالعه موردی شناسایی آسیب‌پذیری در کدهای متن‌باز
• 32. بهینه‌سازی مصرف منابع در تحلیل‌های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 33. توسعه ابزارهای خودکار گزارش‌دهی امنیتی
• 34. آینده‌نگری در حوزه شناسایی خودکار تهدیدات نرم‌افزاری
• 35. ارتقای تاب‌آوری نرم‌افزار در برابر حملات ناشناخته (Zero-day)
• 36. نظارت بر عملکرد وصله‌های اعمال شده در محیط عملیاتی
• 37. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی کد برای بهبود دقت مدل‌ها
• 38. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل کدهای چندزبانه
• 39. ایجاد بانک دانش آسیب‌پذیری‌ها برای آموزش مدل‌های اختصاصی
• 40. تداوم امنیت و به‌روزرسانی مستمر مدل‌های تحلیل‌گر