دوره راهنمای جامع ایمن‌سازی و تست نفوذ اخلاقی مدل‌های هوش مصنوعی (AI Red Teaming) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع ایمن‌سازی و تست نفوذ اخلاقی مدل‌های هوش مصنوعی (AI Red Teaming)

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: امنیت و ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Security)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های امنیت در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 2. شناخت معماری مدل‌های زبانی بزرگ و چرخه‌حیات آن‌ها
• 3. مفاهیم پایه در ارزیابی امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. مدل‌سازی تهدیدات در سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 5. آشنایی با مفاهیم تست نفوذ اخلاقی و ارزیابی قرمز
• 6. طبقه‌بندی آسیب‌پذیری‌های متداول در مدل‌های زبانی
• 7. اصول مهندسی پرامپت ایمن و شناسایی نقاط ضعف ورودی
• 8. شناسایی و تحلیل حملات تزریق پرامپت مستقیم
• 9. بررسی حملات تزریق پرامپت غیرمستقیم در محیط‌های متصل
• 10. روش‌های دور زدن فیلترهای محتوایی و محدودیت‌های مدل
• 11. شناسایی نشت داده‌های حساس در خروجی مدل‌های زبانی
• 12. تحلیل حملات استخراج داده‌های آموزشی و استنتاج مدل
• 13. بررسی مخاطرات مسموم‌سازی داده‌ها در فاز آموزش و تنظیم دقیق
• 14. ارزیابی امنیت در زنجیره‌های ابزاری و افزونه‌های مدل
• 15. بررسی آسیب‌پذیری‌های امنیتی در کتابخانه‌های پردازش متن
• 16. اصول طراحی لایه‌های دفاعی و فیلترینگ ورودی و خروجی
• 17. استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی حملات سایبری
• 18. پیاده‌سازی مکانیزم‌های پایش و ثبت رخدادهای غیرعادی
• 19. ارزیابی امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری
• 20. تکنیک‌های تست نفوذ جعبه‌سیاه برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 21. تکنیک‌های تست نفوذ جعبه‌سفید و تحلیل ساختار مدل
• 22. روش‌های ارزیابی سلامت و دقت مدل در برابر ورودی‌های مخرب
• 23. استانداردهای ملی و بین‌المللی در امنیت هوش مصنوعی
• 24. اصول حکمرانی داده و حفاظت از حریم خصوصی در مدل‌ها
• 25. مستندسازی و گزارش‌دهی یافته‌های تست نفوذ اخلاقی
• 26. استراتژی‌های مقابله با جعل و تولید محتوای نامعتبر توسط هوش مصنوعی
• 27. امن‌سازی خط‌لوله‌های استقرار و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 28. تطبیق امنیت هوش مصنوعی با قوانین و مقررات فضای مجازی کشور
• 29. تدوین دستورالعمل‌های پاسخ به رخدادهای امنیتی هوش مصنوعی