کتاب راهکارهای نوین در مقاوم‌سازی و حفظ حریم خصوصی مدل‌های هوش مصنوعی 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 راهکارهای نوین در مقاوم‌سازی و حفظ حریم خصوصی مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: امنیت فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: امنیت و ایمنی سامانه‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و اهمیت امنیت در سامانه‌های یادگیری ماشین
  • 2. طبقه‌بندی تهدیدات امنیتی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 3. چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی و نقاط آسیب‌پذیر
  • 4. مفاهیم پایه در امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 5. آشنایی با حمله مسموم‌سازی داده‌ها در مرحله آموزش
  • 6. روش‌های نفوذ به مدل‌های یادگیری ماشین از طریق داده‌های آموزشی
  • 7. مکانیزم‌های دفاعی در برابر مسموم‌سازی مجموعه داده‌ها
  • 8. حملات استنتاج عضویت و نشت اطلاعات حساس
  • 9. چالش‌های حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 10. حملات وارونگی مدل برای بازیابی داده‌های آموزشی
  • 11. تکنیک‌های حریم خصوصی تفاضلی در آموزش مدل‌ها
  • 12. امنیت در یادگیری فدرال و چالش‌های همکاری در مدل‌سازی
  • 13. مدل‌های تهدید در سامانه‌های هوش مصنوعی تحت شبکه
  • 14. حملات نمونه‌های خصمانه و تغییرات کوچک در ورودی‌ها
  • 15. الگوریتم‌های تولید نمونه‌های خصمانه برای ارزیابی مدل
  • 16. روش‌های مقاوم‌سازی مدل‌ها در برابر حملات خصمانه
  • 17. آموزش خصمانه به عنوان ابزاری برای افزایش تاب‌آوری مدل
  • 18. تشخیص حملات و ناهنجاری‌ها در ورودی‌های مدل هوش مصنوعی
  • 19. امنیت زنجیره تأمین مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 20. ارزیابی ریسک در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز
  • 21. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری
  • 22. حفاظت از مدل‌های هوش مصنوعی در برابر مهندسی معکوس
  • 23. روش‌های واترمارکینگ و احراز اصالت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 24. امنیت در سامانه‌های هوش مصنوعی مولد
  • 25. مقابله با تزریق دستورات در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 26. حفاظت از خروجی‌های حساس در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 27. مدیریت دسترسی و احراز هویت در رابط‌های برنامه‌نویسی مدل
  • 28. استانداردها و چارچوب‌های بین‌المللی در امنیت هوش مصنوعی
  • 29. قوانین و الزامات بومی در حفظ حریم خصوصی داده‌های هوش مصنوعی
  • 30. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های ایمن
  • 31. پایش مستمر و پاسخ به حوادث امنیتی در مدل‌های مستقر
  • 32. تکنیک‌های رمزنگاری در پردازش داده‌های هوش مصنوعی
  • 33. امنیت در یادگیری ماشین با استفاده از پردازش محرمانه
  • 34. ارزیابی نفوذ و تست‌های قرمز در سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 35. تدوین سیاست‌های کلان امنیتی برای پروژه‌های هوش مصنوعی ملی
  • 36. آینده امنیت هوش مصنوعی و رویکردهای نوین در دفاع سایبری
تگ‌ها: امنیت سامانه‌های هوشمند امنیت سایبری امنیت هوش مصنوعی حریم خصوصی داده‌ها حریم خصوصی در یادگیری ماشین حفاظت از داده‌های حساس مقاوم‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی هوش مصنوعی ایمن یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.