کتاب امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های زبانی با تمرکز بر قابلیت اطمینان با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های زبانی با تمرکز بر قابلیت اطمینان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و اهمیت امنیت
  • 2. مبانی حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
  • 3. مدل‌های زبانی و مفاهیم کلیدی امنیت داده
  • 4. انواع حملات سایبری به مدل‌های زبانی
  • 5. آسیب‌پذیری‌های رایج در مدل‌های زبانی
  • 6. تکنیک‌های رمزنگاری برای حفاظت از داده‌ها
  • 7. امنیت در مرحله پیش‌پردازش داده‌ها
  • 8. حفاظت از داده‌های آموزشی در مدل‌های زبانی
  • 9. امنیت در فرآیند آموزش مدل‌های زبانی
  • 10. روش‌های تشخیص و جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
  • 11. مدیریت دسترسی و احراز هویت در سیستم‌های زبانی
  • 12. امنیت API ها و رابط‌های کاربری مدل‌های زبانی
  • 13. ارزیابی ریسک امنیتی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 14. اصول طراحی امن برای مدل‌های زبانی
  • 15. پیاده‌سازی امنیت در معماری مدل‌های زبانی
  • 16. امنیت در زمان استقرار مدل‌های زبانی
  • 17. نظارت و پایش امنیتی سیستم‌های زبانی
  • 18. مدیریت بحران و واکنش به حوادث امنیتی
  • 19. پروتکل‌های امنیتی در تبادل داده‌های زبانی
  • 20. رمزنگاری در انتقال داده‌های حساس
  • 21. امنیت در ذخیره‌سازی داده‌های مدل‌های زبانی
  • 22. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
  • 23. اصول امنیت اطلاعات در سامانه‌های آموزشی
  • 24. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 25. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال و مدل‌های زبانی
  • 26. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با محتوای دیجیتال
  • 27. حدود شرعی در تولید و انتشار محتوای دیجیتال
  • 28. حریم خصوصی کاربران در سامانه‌های آموزشی
  • 29. حفاظت از اطلاعات هویتی کاربران
  • 30. امنیت در پلتفرم‌های یادگیری آنلاین
  • 31. مدیریت ریسک حریم خصوصی در آموزش مجازی
  • 32. شفافیت در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
  • 33. رضایت‌مندی کاربران در خصوص داده‌ها
  • 34. امنیت در داده‌های آموزشی و آزمون‌ها
  • 35. حفاظت از نتایج یادگیری و ارزیابی‌ها
  • 36. اصول اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 37. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌های زبانی
  • 38. امنیت در برابر حملات انکار سرویس (DoS)
  • 39. روش‌های مقابله با حملات تزریق (Injection Attacks)
  • 40. امنیت در برابر حملات بازگشتی (Replay Attacks)
  • 41. حفاظت از مدل‌ها در برابر دستکاری (Tampering)
  • 42. امنیت در برابر حملات استخراج مدل (Model Extraction)
  • 43. امنیت در برابر حملات استنتاج داده‌های حساس (Membership Inference)
  • 44. امنیت در برابر حملات استنتاج ویژگی (Attribute Inference)
  • 45. امنیت در برابر حملات دستکاری خروجی (Output Perturbation)
  • 46. روش‌های تشخیص و مهار بدافزارها در سیستم‌های زبانی
  • 47. امنیت در برابر حملات فیشینگ و مهندسی اجتماعی
  • 48. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها در نرم‌افزارها و کتابخانه‌ها
  • 49. استانداردهای امنیتی در توسعه نرم‌افزار
  • 50. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی مدل‌های زبانی
  • 51. ایجاد سیاست‌های امنیتی جامع
  • 52. آموزش کارکنان در زمینه امنیت سایبری
  • 53. بازنگری و به‌روزرسانی مستمر تدابیر امنیتی
  • 54. امنیت در معماری‌های توزیع‌شده مدل‌های زبانی
  • 55. ملاحظات امنیتی در پردازش ابری (Cloud Computing)
  • 56. امنیت در لبه (Edge Computing) و مدل‌های زبانی
  • 57. حفاظت از داده‌های حساس در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 58. مدل‌های زبانی و حریم خصوصی در نهادهای دولتی
  • 59. امنیت در مدل‌های زبانی برای بخش سلامت
  • 60. امنیت در مدل‌های زبانی برای بخش مالی
  • 61. امنیت در مدل‌های زبانی برای آموزش عالی
  • 62. امنیت در مدل‌های زبانی در حوزه رسانه
  • 63. حریم خصوصی در ابزارهای هوش مصنوعی مولد
  • 64. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
  • 65. رمزنگاری داده‌ها در حالت استراحت و در حال انتقال
  • 66. اهمیت به‌روزرسانی منظم نرم‌افزارها
  • 67. سیاست‌های حفظ حریم خصوصی شفاف
  • 68. آموزش آگاهی‌بخشی امنیتی برای کاربران
  • 69. مدیریت ریسک در چرخه عمر مدل‌های زبانی
  • 70. مستندسازی امنیتی سیستم‌های زبانی
  • 71. بررسی‌های امنیتی منظم و دوره‌ای
  • 72. استفاده از ابزارهای تحلیل امنیتی کد
  • 73. روش‌های جلوگیری از افشای اطلاعات محرمانه
  • 74. امنیت در برابر نشت اطلاعات (Data Leakage)
  • 75. ارزیابی تأثیرات امنیتی تغییرات در مدل‌ها
  • 76. مدیریت دسترسی به داده‌های حساس آموزشی
  • 77. حفاظت از مدل‌های زبانی در برابر سوءاستفاده
  • 78. اصول امنیت سایبری در چارچوب قوانین ملی
  • 79. نقش پلتفرم‌های آموزشی در تضمین امنیت
  • 80. مسئولیت طراحان و توسعه‌دهندگان مدل‌های زبانی
  • 81. تعهد به رعایت اصول اخلاقی و قانونی
  • 82. امنیت در توسعه مدل‌های زبانی برای کاربردهای عمومی
  • 83. حفاظت از تمامیت داده‌ها و مدل‌ها
  • 84. ارتباط امنیت و قابلیت اطمینان مدل‌های زبانی
  • 85. تضمین امنیت در برابر تهدیدات نوظهور
  • 86. پیاده‌سازی مکانیزم‌های نظارتی قوی
  • 87. اهمیت امنیت داده در حفظ اعتماد کاربران
  • 88. مدیریت امن داده‌های شخصی در مدل‌های زبانی
  • 89. راهکارهای امنیتی برای محافظت از مالکیت معنوی
  • 90. حفظ حریم خصوصی در تحلیل رفتار کاربران
  • 91. امنیت در برابر حملات هدفمند به مدل‌های زبانی
  • 92. اصول امنیتی در مدیریت داده‌های بزرگ
  • 93. حفاظت از مدل‌های زبانی در برابر دستکاری اطلاعات
  • 94. امنیت در مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی تعاملی
  • 95. تعهد به چارچوب‌های امنیتی استاندارد
  • 96. پیشگیری از سوءاستفاده از مدل‌های زبانی
  • 97. حفظ امنیت و حریم خصوصی در عصر دیجیتال
تگ‌ها: LLMs امنیت داده امنیت سایبری حریم خصوصی حفاظت اطلاعات قابلیت اطمینان مدل‌های زبانی هوش مصنوعی هوش مصنوعی امن

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.