کتاب FastAPI و ساخت APIهای Differential Privacy (DP) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای Differential Privacy (DP)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی داده‌ها و اهمیت آن
• 2. مبانی حریم خصوصی در دنیای دیجیتال
• 3. آشنایی با مفاهیم کلیدی حریم خصوصی
• 4. تعریف انواع داده‌های حساس
• 5. اهمیت حفاظت از داده‌های شخصی
• 6. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی تفاضلی (DP)
• 7. مفاهیم پایه حریم خصوصی تفاضلی
• 8. مکانیسم‌های حریم خصوصی تفاضلی
• 9. نویز لاپلاس و کاربردهای آن
• 10. نویز گاوسی و کاربردهای آن
• 11. تفاوت نویز لاپلاس و گاوسی
• 12. مفهوم نویز افزودنی و ضربی
• 13. آنالیز حریم خصوصی تفاضلی
• 14. نحوه محاسبه بودجه حریم خصوصی
• 15. مدل‌های حریم خصوصی تفاضلی
• 16. حریم خصوصی تفاضلی محلی (Local DP)
• 17. حریم خصوصی تفاضلی ترکیبی (Global DP)
• 18. مقایسه مدل‌های Local DP و Global DP
• 19. معماری سیستم‌های مبتنی بر حریم خصوصی تفاضلی
• 20. مراحل پیاده‌سازی حریم خصوصی تفاضلی
• 21. ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط با DP
• 22. معرفی چارچوب FastAPI
• 23. ویژگی‌های FastAPI برای ساخت API
• 24. نصب و راه‌اندازی FastAPI
• 25. ساخت اولین API با FastAPI
• 26. تعریف مسیریابی (Routing) در FastAPI
• 27. مدل‌های داده Pydantic در FastAPI
• 28. اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
• 29. مدیریت پارامترهای درخواست (Request Parameters)
• 30. مدیریت بدنه درخواست (Request Body)
• 31. پاسخ‌های API در FastAPI
• 32. مدیریت خطاهای API
• 33. مستندات خودکار API با Swagger UI
• 34. مستندات خودکار API با ReDoc
• 35. امنیت API در FastAPI
• 36. احراز هویت (Authentication) در FastAPI
• 37. مجوزدهی (Authorization) در FastAPI
• 38. استفاده از کلیدهای API
• 39. استفاده از OAuth2
• 40. پیاده‌سازی حریم خصوصی تفاضلی در FastAPI
• 41. ادغام حریم خصوصی تفاضلی با FastAPI
• 42. پیاده‌سازی نویز لاپلاس در API
• 43. پیاده‌سازی نویز گاوسی در API
• 44. افزودن حریم خصوصی تفاضلی به داده‌های خروجی
• 45. تنظیم بودجه حریم خصوصی در API
• 46. مدیریت بودجه حریم خصوصی در طول زمان
• 47. پیاده‌سازی حریم خصوصی تفاضلی محلی در FastAPI
• 48. مثال عملی: جمع‌آوری داده با Local DP
• 49. پیاده‌سازی حریم خصوصی تفاضلی ترکیبی در FastAPI
• 50. مثال عملی: محاسبه میانگین با Global DP
• 51. ارزیابی اثربخشی حریم خصوصی تفاضلی
• 52. اندازه‌گیری میزان حریم خصوصی محافظت شده
• 53. تعادل بین حریم خصوصی و دقت داده‌ها
• 54. معیارهای سنجش دقت داده‌ها
• 55. تکنیک‌های بهبود دقت در DP
• 56. کاربرد حریم خصوصی تفاضلی در یادگیری ماشین
• 57. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین تفاضلی
• 58. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با DP
• 59. حفاظت از حریم خصوصی در مدل‌های DP
• 60. پیاده‌سازی DP-SGD در FastAPI
• 61. کاربرد حریم خصوصی تفاضلی در پایگاه داده
• 62. پرس‌وجوهای تفاضلی در پایگاه داده
• 63. حفاظت از حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
• 64. حریم خصوصی تفاضلی در اینترنت اشیاء (IoT)
• 65. چالش‌های حریم خصوصی تفاضلی در IoT
• 66. پیاده‌سازی DP در دستگاه‌های IoT
• 67. حریم خصوصی تفاضلی در سلامت دیجیتال
• 68. حفاظت از سوابق پزشکی با DP
• 69. کاربرد DP در تحقیقات پزشکی
• 70. حریم خصوصی تفاضلی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 71. توصیه‌های حریم خصوصی‌محور
• 72. ارزیابی امنیتی APIهای DP
• 73. تست نفوذ APIهای DP
• 74. روش‌های حمله به سیستم‌های DP
• 75. روش‌های دفاع در برابر حملات
• 76. حریم خصوصی تفاضلی و قوانین حفاظت از داده
• 77. استانداردهای بین‌المللی حریم خصوصی
• 78. قوانین داخلی مرتبط با حریم خصوصی داده
• 79. مسئولیت‌های توسعه‌دهندگان APIهای DP
• 80. بهینه‌سازی عملکرد APIهای DP
• 81. مقیاس‌پذیری APIهای DP
• 82. مدیریت منابع در APIهای DP
• 83. آینده حریم خصوصی تفاضلی
• 84. روندهای نوظهور در DP
• 85. پژوهش‌های پیشرو در زمینه DP
• 86. نکات پیشرفته در پیاده‌سازی DP
• 87. استفاده از ابزارهای پیشرفته DP
• 88. مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی DP
• 89. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی DP
• 90. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های DP
• 91. بررسی نمونه‌های کد پیشرفته DP در FastAPI
• 92. نکات امنیتی برای APIهای مبتنی بر DP
• 93. ملاحظات اخلاقی در حریم خصوصی تفاضلی
• 94. مباحث پیشرفته در بودجه حریم خصوصی
• 95. تکنیک‌های پیشرفته افزودن نویز
• 96. حریم خصوصی تفاضلی در محاسبات ابری
• 97. مدیریت حریم خصوصی در داده‌های حجیم
• 98. استراتژی‌های جامع حفاظت از حریم خصوصی
• 99. مبانی حقوقی حریم خصوصی در ایران
• 100. چارچوب‌های قانونی حریم خصوصی در ایران