دوره راهنمای جامع امنیت ماشین لرنینگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع امنیت ماشین لرنینگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: امنیت سایبری و برنامه‌نویسی امن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت ماشین لرنینگ و تهدیدات رایج
• 2. آسیب‌پذیری‌های ذاتی در مدل‌های یادگیری ماشین
• 3. حملات Adversarial در ماشین لرنینگ: مفاهیم و انواع
• 4. حملات Evasion در ماشین لرنینگ
• 5. حملات Poisoning در ماشین لرنینگ
• 6. حملات Extraction در ماشین لرنینگ
• 7. حملات Model Inversion در ماشین لرنینگ
• 8. دفاع در برابر حملات Adversarial: آموزش مقاوم (Robust Training)
• 9. دفاع در برابر حملات Adversarial: تشخیص نمونه‌های Adversarial
• 10. دفاع در برابر حملات Poisoning: تشخیص داده‌های مخرب
• 11. دفاع در برابر حملات Extraction: حفظ حریم خصوصی مدل
• 12. حملات بر زنجیره تامین مدل‌های ماشین لرنینگ
• 13. امنیت داده‌های آموزشی: جمع‌آوری و برچسب‌گذاری امن
• 14. امنیت داده‌های آموزشی: دیتا سنتز و افزایش داده
• 15. حریم خصوصی دیفرانسیل در ماشین لرنینگ
• 16. یادگیری فدرال (Federated Learning) و امنیت
• 17. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها برای ماشین لرنینگ
• 18. ارزیابی ریسک و آسیب‌پذیری در پروژه‌های ماشین لرنینگ
• 19. استانداردها و چارچوب‌های امنیتی مرتبط با ماشین لرنینگ
• 20. امنیت مدل‌های مبتنی بر درخت (Decision Trees & Random Forests)
• 21. امنیت شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
• 22. امنیت مدل‌های افزایشی (Incremental Learning)
• 23. امنیت مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 24. ابزارهای امنیتی برای تست نفوذ مدل‌های ماشین لرنینگ
• 25. بهترین روش‌ها برای استقرار امن مدل‌های ماشین لرنینگ
• 26. مانیتورینگ و لاگ‌برداری از مدل‌های ماشین لرنینگ در محیط عملیاتی
• 27. پاسخ به حوادث امنیتی در سیستم‌های ماشین لرنینگ
• 28. مدیریت کلیدها و دسترسی‌ها در پروژه‌های ماشین لرنینگ
• 29. امنیت APIهای ماشین لرنینگ
• 30. امنیت مدل‌های ماشین لرنینگ در محیط‌های ابری
• 31. تطبیق‌پذیری و به‌روزرسانی مدل‌های امن ماشین لرنینگ
• 32. قوانین و مقررات حریم خصوصی داده‌ها و تاثیر آن بر امنیت ماشین لرنینگ