دوره راهکارهای ایمن‌سازی و پیشگیری از نفوذ در عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای ایمن‌سازی و پیشگیری از نفوذ در عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents)

موضوع کلی: امنیت فناوری اطلاعات و حفاظت از سامانه‌های هوشمند

موضوع میانی: امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ و عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم امنیت در عامل‌های هوش مصنوعی
• 2. معماری و ساختار عامل‌های هوش مصنوعی و سطوح دسترسی
• 3. شناسایی بردارهای حمله در مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. امنیت در تبادل داده میان کاربر و عامل هوش مصنوعی
• 5. بررسی آسیب‌پذیری‌های تزریق دستور در مدل‌های زبانی
• 6. روش‌های نفوذ از طریق فریب دادن مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. محدودیت‌های امنیتی در دسترسی عامل‌ها به ابزارهای جانبی
• 8. حفاظت از پایگاه‌های دانش و داده‌های حساس در هوش مصنوعی
• 9. شناسایی حملات زنجیره‌ای در عامل‌های خودمختار
• 10. امنیت در فرایند احراز هویت و کنترل دسترسی عامل‌ها
• 11. پایش و نظارت بر رفتارهای غیرعادی در سیستم‌های هوشمند
• 12. پیشگیری از دسترسی‌های غیرمجاز به رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی
• 13. ایمن‌سازی محیط اجرای کد در عامل‌های هوش مصنوعی
• 14. مدیریت ریسک در اتصال عامل‌ها به سرویس‌های ابری
• 15. تکنیک‌های اعتبارسنجی خروجی مدل‌های زبانی برای جلوگیری از نفوذ
• 16. حفاظت از حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت عامل‌های هوش مصنوعی
• 17. شناسایی و مقابله با حملات مسموم‌سازی داده‌ها
• 18. اصول طراحی ایمن در سیستم‌های مبتنی بر عامل‌های هوشمند
• 19. پیاده‌سازی دیواره‌های آتش برای فیلتر کردن درخواست‌های مخرب
• 20. امنیت در تعاملات چندعامله و جلوگیری از دست‌کاری متقابل
• 21. بررسی پروتکل‌های رمزنگاری در ارتباطات عامل‌های هوشمند
• 22. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 23. حفاظت از حریم خصوصی در پردازش داده‌های کاربر توسط عامل‌ها
• 24. استانداردهای ملی و بین‌المللی در ایمن‌سازی سامانه‌های هوشمند
• 25. تدوین سیاست‌های امنیتی برای استقرار عامل‌های هوش مصنوعی
• 26. روش‌های بازبینی و ممیزی امنیتی کدهای هوش مصنوعی
• 27. مقابله با حملات جعل هویت در سیستم‌های گفتگوی هوشمند
• 28. مدیریت وصله‌های امنیتی در کتابخانه‌ها و مدل‌های پایه
• 29. تأمین پایداری و تاب‌آوری سیستم در برابر حملات منع سرویس
• 30. حفاظت از مدل‌های هوش مصنوعی در برابر مهندسی معکوس
• 31. اصول پیاده‌سازی نظارت انسانی در فرایندهای حساس هوش مصنوعی
• 32. تحلیل آسیب‌پذیری‌های نهفته در چارچوب‌های توسعه عامل‌ها
• 33. ایمن‌سازی زنجیره تأمین نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 34. بهینه‌سازی تنظیمات امنیتی برای کاهش سطح حمله
• 35. روش‌های تشخیص حملات تزریق دستور پیشرفته
• 36. مدیریت نشست‌ها و توکن‌های دسترسی در عامل‌های هوشمند
• 37. امنیت در استفاده از قابلیت‌های جستجوی وب توسط عامل‌ها
• 38. پایش لاگ‌ها و تحلیل رخدادهای امنیتی هوش مصنوعی
• 39. راهکارهای پیشگیری از نشت اطلاعات حساس در پاسخ‌های مدل
• 40. طراحی سیستم‌های خودترمیم در برابر نفوذهای احتمالی
• 41. بررسی مدل‌های تهدید در کاربردهای سازمانی هوش مصنوعی
• 42. آموزش تیم‌های فنی برای پاسخگویی به نفوذ در سیستم‌های هوشمند
• 43. تکنیک‌های جداسازی محیط‌های عملیاتی و آزمایشی هوش مصنوعی
• 44. ارتقای تاب‌آوری سیستم‌های هوشمند در برابر ورودی‌های مخرب
• 45. مستندسازی و گزارش‌دهی نفوذ در سامانه‌های هوشمند
• 46. اصول اخلاقی و الزامات قانونی در امنیت هوش مصنوعی کشور
• 47. ارائه سناریوهای دفاعی در برابر حملات پیچیده به عامل‌ها
• 48. بررسی ابزارهای متن‌باز برای پایش امنیتی عامل‌های هوش مصنوعی
• 49. چشم‌انداز آینده در امنیت هوش مصنوعی و تهدیدات نوظهور