دوره مدل‌های زبانی بزرگ: تأمین امنیت و حریم خصوصی در عصری با هوش مصنوعی فراگیر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بزرگ: تأمین امنیت و حریم خصوصی در عصری با هوش مصنوعی فراگیر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
• 2. مفاهیم کلیدی امنیت در LLMs
• 3. تهدیدات امنیتی رایج در LLMs
• 4. حریم خصوصی داده‌ها در LLMs: چالش‌ها و ملاحظات
• 5. حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection Attacks) و روش‌های مقابله
• 6. حملات استخراج مدل (Model Extraction Attacks)
• 7. حملات عضویت (Membership Inference Attacks)
• 8. حملات بازسازی (Reconstruction Attacks)
• 9. حفاظت از داده‌های حساس در LLMs: تکنیک‌های ناشناس‌سازی
• 10. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy) در LLMs
• 11. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای LLMs
• 12. امنیت زنجیره تامین مدل‌های زبانی بزرگ
• 13. ارزیابی ریسک امنیتی LLMs
• 14. استفاده از رمزنگاری در LLMs
• 15. اعتبارسنجی ورودی و خروجی LLMs
• 16. کنترل دسترسی و مدیریت هویت در LLMs
• 17. مانیتورینگ و تشخیص ناهنجاری در LLMs
• 18. تطبیق LLMs با مقررات حریم خصوصی (GDPR، CCPA و غیره)
• 19. امنیت LLMs در محیط‌های ابری
• 20. امنیت LLMs در دستگاه‌های Edge
• 21. تکنیک‌های سخت‌سازی مدل (Model Hardening)
• 22. روش‌های دفاعی در برابر حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
• 23. توسعه سیاست‌های امنیتی برای LLMs
• 24. بهترین شیوه‌ها برای آموزش امن LLMs
• 25. بررسی ابزارهای امنیتی LLMs متن‌باز
• 26. بررسی ابزارهای امنیتی LLMs تجاری
• 27. آینده امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 28. بررسی موارد مطالعاتی نقض امنیت LLMs
• 29. ایجاد یک برنامه پاسخ به حادثه امنیتی برای LLMs
• 30. مبانی رمزنگاری کلید عمومی و خصوصی در LLMs
• 31. استفاده از امضاهای دیجیتال برای تأیید صحت داده‌ها
• 32. تکنیک‌های رمزگذاری همومورفیک (Homomorphic Encryption) در LLMs
• 33. تأثیر LLMs بر امنیت سایبری
• 34. مدیریت آسیب‌پذیری‌های LLMs
• 35. تست نفوذ LLMs
• 36. تکنیک‌های Red Teaming برای ارزیابی امنیت LLMs