کتاب راهکارهای ایمن‌سازی و حریم خصوصی در پیاده‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی بومی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای ایمن‌سازی و حریم خصوصی در پیاده‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی بومی

موضوع کلی: امنیت فناوری اطلاعات و حفاظت از داده‌ها

موضوع میانی: امنیت در سامانه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی امنیت در سامانه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مدل‌های تهدید در چرخه‌حیات توسعه هوش مصنوعی
• 3. شناسایی آسیب‌پذیری‌های امنیتی در داده‌های آموزشی
• 4. روش‌های مقابله با مسموم‌سازی داده‌ها در یادگیری ماشین
• 5. امنیت در خط‌لوله‌های پردازش داده و پیش‌پردازش
• 6. حفاظت از حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌های حساس
• 7. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 8. حریم خصوصی تفاضلی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 9. محاسبات امن و چندجانبه در آموزش مدل‌ها
• 10. مقابله با حملات استخراج مدل و سرقت مالکیت معنوی
• 11. روش‌های شناسایی و مسدودسازی حملات استنتاج عضویت
• 12. ایمن‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در برابر حملات خصمانه
• 13. اصول طراحی مقاوم در برابر نمونه‌های نویزدار و دستکاری‌شده
• 14. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی روی لبه
• 15. پروتکل‌های احراز هویت و کنترل دسترسی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 16. پایش و تشخیص ناهنجاری در رفتار مدل‌های در حال اجرا
• 17. مدیریت ریسک در استفاده از مدل‌های آماده و کتابخانه‌های متن‌باز
• 18. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های هوش مصنوعی برای ارزیابی امنیتی
• 19. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی منطبق بر ارزش‌های ایرانی-اسلامی
• 20. حاکمیت داده و انطباق با قوانین حفاظت از اطلاعات کشور
• 21. حفاظت از مدل‌های هوش مصنوعی در برابر مهندسی معکوس
• 22. پیکربندی امن سرویس‌های یادگیری ماشین در شبکه داخلی
• 23. پشتیبان‌گیری و بازیابی امن مدل‌ها و داده‌های آموزشی
• 24. ارزیابی نفوذ و تست‌های امنیتی در سامانه‌های هوشمند
• 25. امنیت در تعامل میان انسان و هوش مصنوعی
• 26. حفاظت از مدل‌ها در برابر حملات تزریق دستور
• 27. مدیریت زنجیره تأمین در توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی
• 28. استانداردهای ملی و بین‌المللی در امنیت هوش مصنوعی
• 29. طراحی معماری‌های هوش مصنوعی با رویکرد حریم خصوصی‌محور
• 30. تکنیک‌های یادگیری فدرال با حفظ حریم خصوصی
• 31. امنیت در تبادل مدل‌ها و پارامترها در محیط‌های توزیع‌شده
• 32. پاسخ به رخدادهای امنیتی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 33. مستندسازی امنیتی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 34. تضمین کیفیت و امنیت در چرخه‌حیات توسعه نرم‌افزار هوشمند
• 35. مدیریت دسترسی‌های سیستمی در محیط‌های یادگیری ماشین
• 36. پیشگیری از سوءاستفاده‌های احتمالی از خروجی‌های مدل
• 37. حفاظت از زیرساخت‌های حیاتی در برابر خطاهای هوش مصنوعی
• 38. نظارت بر تطابق عملکرد مدل با سیاست‌های امنیتی سازمان
• 39. به‌روزرسانی امن مدل‌ها و مدیریت نسخه‌ها در محیط عملیاتی