دوره تحلیل حملات چندوجهی علیه سامانه‌های هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل حملات چندوجهی علیه سامانه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: مدل‌های زبان بزرگ و هوش مصنوعی مکالمه‌ای

موضوع میانی: تحلیل تهدیدها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت سامانه‌های هوش مصنوعی
• 2. تهدیدات سایبری علیه سامانه‌های هوش مصنوعی
• 3. حملات مسموم‌سازی داده‌ها در یادگیری ماشین
• 4. حملات خصمانه (Adversarial Attacks) و روش‌های مقابله
• 5. حملات استخراج مدل (Model Extraction Attacks)
• 6. حملات معکوس‌سازی مدل (Model Inversion Attacks)
• 7. حملات عضویت (Membership Inference Attacks)
• 8. حملات بر حریم خصوصی در یادگیری فدرال
• 9. تکنیک‌های تشخیص نفوذ در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 10. مفهوم و انواع حملات چندوجهی
• 11. حملات ترکیبی بر سامانه‌های هوش مصنوعی
• 12. تحلیل آسیب‌پذیری‌های زنجیره تامین در هوش مصنوعی
• 13. نقش مهندسی اجتماعی در حملات به هوش مصنوعی
• 14. حملات فیزیکی و سخت‌افزاری بر سامانه‌های هوش مصنوعی
• 15. استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص و پیشگیری از حملات
• 16. چارچوب‌های امنیتی برای سامانه‌های هوش مصنوعی
• 17. استانداردهای امنیت هوش مصنوعی
• 18. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 19. بررسی موردی حملات موفقیت‌آمیز به سامانه‌های هوش مصنوعی
• 20. تحلیل حملات بر سامانه‌های تشخیص چهره
• 21. حملات بر سامانه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 22. حملات بر سامانه‌های رانندگی خودکار
• 23. حملات بر سامانه‌های تشخیص تقلب
• 24. حملات بر سامانه‌های پیشنهادگر (Recommender Systems)
• 25. حملات بر سامانه‌های پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 26. حملات بر سامانه‌های مالی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 27. نقش رمزنگاری در امنیت هوش مصنوعی
• 28. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی در امنیت هوش مصنوعی
• 29. تکنیک‌های دفاعی مبتنی بر داده‌ها
• 30. تکنیک‌های دفاعی مبتنی بر مدل
• 31. تکنیک‌های دفاعی مبتنی بر سخت‌افزار
• 32. تست نفوذ سامانه‌های هوش مصنوعی
• 33. ارزیابی و اندازه‌گیری امنیت سامانه‌های هوش مصنوعی
• 34. توسعه سیاست‌های امنیتی برای هوش مصنوعی
• 35. آینده امنیت هوش مصنوعی و چالش‌های پیش رو
• 36. حملات بر سامانه‌های هوش مصنوعی در فضای ابری
• 37. حملات مبتنی بر داده‌های جعلی (Synthetic Data)
• 38. حملات بر هوش مصنوعی با استفاده از شبکه‌های عصبی مولد (GANs)
• 39. حملات مبتنی بر تقلب داده‌ها (Data Poisoning) در شبکه‌های اجتماعی
• 40. حملات بر سامانه‌های کنترل صنعتی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 41. حملات بر سامانه‌های نظارتی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 42. حملات بر سامانه‌های رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی
• 43. محافظت از مالکیت معنوی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 44. حملات بر سامانه‌های تشخیص صدا
• 45. حملات بر سامانه‌های ترجمه ماشینی
• 46. حملات مبتنی بر تغییر الگوریتم یادگیری
• 47. حملات مبتنی بر دستکاری پارامترهای مدل
• 48. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از APIهای هوش مصنوعی
• 49. تحلیل قانونی حملات سایبری به سامانه‌های هوش مصنوعی
• 50. حملات مبتنی بر استفاده از ضعف‌های سخت‌افزاری
• 51. حملات مبتنی بر حملات جانبی (Side-Channel Attacks)
• 52. حملات مبتنی بر تحلیل توان مصرفی
• 53. حملات مبتنی بر تحلیل زمان‌بندی
• 54. تحلیل و مقابله با حملات Denial of Service (DoS) بر سامانه‌های هوش مصنوعی
• 55. حملات Distributed Denial of Service (DDoS) و سامانه‌های هوش مصنوعی
• 56. امنیت یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 57. امنیت یادگیری پیوسته (Continual Learning)
• 58. حملات مبتنی بر ضعف‌های داده‌های آموزشی
• 59. حملات مبتنی بر دستکاری ویژگی‌ها (Feature Manipulation)
• 60. حملات مبتنی بر تغییر توزیع داده‌ها
• 61. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 62. تحلیل و مقابله با حملات مبتنی بر حواس‌پرتی (Distraction Attacks)
• 63. حملات مبتنی بر استفاده از داده‌های نامعتبر
• 64. حملات مبتنی بر دستکاری اطلاعات سنسورها
• 65. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های ensemble
• 66. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای تصمیم‌گیری
• 67. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مکانیسم‌های تفسیرپذیری مدل
• 68. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای ارزیابی مدل
• 69. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های بازگشتی (Recurrent Models)
• 70. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای به‌روزرسانی مدل
• 71. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
• 72. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای تولید داده‌ها
• 73. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های گرافیکی (Graphical Models)
• 74. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای خوشه‌بندی (Clustering)
• 75. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 76. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 77. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Optimization Algorithms)
• 78. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 79. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های احتمالی (Probabilistic Models)
• 80. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای استنتاج (Inference)
• 81. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
• 82. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای تجمیع (Aggregation)
• 83. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Models)
• 84. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای استدلال (Reasoning)
• 85. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر قوانین (Rule-Based Models)
• 86. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای نمایش دانش (Knowledge Representation)
• 87. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر ontologies
• 88. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
• 89. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر بازی (Game-Based Models)
• 90. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای مذاکره (Negotiation)
• 91. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر همکاری (Cooperative Models)
• 92. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای رقابت (Competition)
• 93. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر اعتماد (Trust-Based Models)
• 94. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای مدیریت اعتبار (Reputation Management)
• 95. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
• 96. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای anonymization
• 97. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر obfuscation
• 98. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای generalization
• 99. حملات مبتنی بر سوءاستفاده از مدل‌های مبتنی بر regularization
• 100. حملات مبتنی بر دستکاری فرایندهای overfitting