دوره بررسی و مقابله با حملات جعبه سفید به شبکه‌های عصبی عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بررسی و مقابله با حملات جعبه سفید به شبکه‌های عصبی عمیق

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: آسیب‌پذیری‌های شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق و امنیت آن‌ها
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه امنیت سایبری
• 3. معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی عمیق
• 4. آسیب‌پذیری‌های ذاتی شبکه‌های عصبی عمیق
• 5. حملات Adversarial در شبکه‌های عصبی
• 6. حملات Gradient-Based
• 7. حملات Jacobian-Based
• 8. حملات Optimization-Based
• 9. حملات انتقال‌پذیری (Transferability Attacks)
• 10. دفاع در برابر حملات Adversarial: آموزش مقاوم (Robust Training)
• 11. دفاع در برابر حملات Adversarial: تشخیص ورودی‌های مخرب
• 12. دفاع در برابر حملات Adversarial: Regularization
• 13. دفاع در برابر حملات Adversarial: Distillation
• 14. حملات جعبه سفید (White-Box Attacks) در مقابل حملات جعبه سیاه (Black-Box Attacks)
• 15. بررسی دقیق حمله Fast Gradient Sign Method (FGSM)
• 16. بررسی دقیق حمله Basic Iterative Method (BIM)
• 17. بررسی دقیق حمله Projected Gradient Descent (PGD)
• 18. بررسی دقیق حمله Carlini & Wagner (C&W)
• 19. بررسی دقیق حمله DeepFool
• 20. ارزیابی استحکام شبکه‌های عصبی در برابر حملات
• 21. معیارهای ارزیابی استحکام
• 22. ابزارهای تست و ارزیابی آسیب‌پذیری شبکه‌های عصبی
• 23. تأثیر حملات Adversarial بر کاربردهای مختلف شبکه‌های عصبی
• 24. حملات بر تشخیص تصویر
• 25. حملات بر پردازش زبان طبیعی
• 26. حملات بر سیستم‌های خودران
• 27. حملات بر سیستم‌های تشخیص چهره
• 28. مقایسه روش‌های مختلف دفاعی
• 29. تحلیل هزینه و فایده روش‌های دفاعی
• 30. بهینه‌سازی پارامترهای دفاعی
• 31. استفاده از تکنیک‌های Ensemble برای افزایش استحکام
• 32. دفاع ترکیبی (Hybrid Defense)
• 33. حملات و دفاع در برابر شبکه‌های Generative Adversarial Networks (GANs)
• 34. آسیب‌پذیری‌های شبکه‌های عصبی در برابر حملات فیزیکی
• 35. حملات Poisoning Data
• 36. حملات Evasion
• 37. حملات Exploration
• 38. تأثیر Quantization و Pruning بر استحکام شبکه‌های عصبی
• 39. امنیت شبکه‌های عصبی در محیط‌های توزیع‌شده
• 40. حملات و دفاع در برابر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 41. حریم خصوصی در شبکه‌های عصبی و روش‌های حفظ آن
• 42. تکنیک‌های Differential Privacy
• 43. تکنیک‌های Homomorphic Encryption
• 44. نظارت و تشخیص نفوذ در شبکه‌های عصبی
• 45. استفاده از سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS)
• 46. تحلیل ترافیک شبکه برای شناسایی حملات
• 47. بررسی الگوهای رفتاری غیرعادی در شبکه‌های عصبی
• 48. آینده امنیت شبکه‌های عصبی و هوش مصنوعی
• 49. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 50. استانداردهای امنیت شبکه‌های عصبی
• 51. قوانین و مقررات مربوط به امنیت هوش مصنوعی
• 52. مطالعه موردی: حملات موفقیت‌آمیز به شبکه‌های عصبی در دنیای واقعی
• 53. مطالعه موردی: روش‌های دفاعی موثر در برابر حملات
• 54. بهبود امنیت شبکه‌های عصبی با استفاده از یادگیری تقویتی
• 55. استفاده از تکنیک‌های Adversarial Training برای افزایش استحکام
• 56. بررسی تأثیر معماری شبکه بر آسیب‌پذیری
• 57. بهینه‌سازی معماری شبکه برای افزایش امنیت
• 58. دفاع در برابر حملات با استفاده از Autoencoders
• 59. استفاده از روش‌های De-noising برای افزایش استحکام
• 60. تأثیر داده‌های آموزشی بر آسیب‌پذیری شبکه‌های عصبی
• 61. افزایش تنوع داده‌های آموزشی برای کاهش آسیب‌پذیری
• 62. حملات و دفاع در برابر شبکه‌های عصبی مبتنی بر Transformer
• 63. امنیت شبکه‌های عصبی در دستگاه‌های IoT
• 64. حملات و دفاع در برابر سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 65. بررسی خطرات ناشی از حملات Adversarial در سیستم‌های حیاتی
• 66. استفاده از تکنیک‌های Verification برای تضمین امنیت شبکه‌های عصبی
• 67. بررسی روش‌های Formal Verification
• 68. تکنیک‌های Robust Optimization
• 69. تأثیر استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) بر امنیت شبکه‌های عصبی
• 70. استفاده از داده‌های مصنوعی برای افزایش استحکام
• 71. بررسی روش‌های Secure Aggregation در یادگیری فدرال
• 72. حملات و دفاع در برابر شبکه‌های عصبی Quantized
• 73. تأثیر محدودیت‌های سخت‌افزاری بر امنیت شبکه‌های عصبی
• 74. بررسی روش‌های Hardware-Aware Security
• 75. حملات و دفاع در برابر شبکه‌های عصبی در برابر حملات سایبری پیشرفته (APT)