کتاب راهکارهای عملیاتی برای توسعه امن کاربردهای هوش مصنوعی و مقابله با مخاطرات مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) 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 عملیاتی برای توسعه امن کاربردهای هوش مصنوعی و مقابله با مخاطرات مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

موضوع کلی: امنیت فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ایمن‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی امنیت در سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. شناسایی و تحلیل مخاطرات امنیتی در چرخه‌حیات توسعه هوش مصنوعی
  • 3. واکاوی آسیب‌پذیری تزریق دستور (Prompt Injection) و روش‌های مقابله
  • 4. مقابله با حملات تزریق غیرمستقیم در پردازش داده‌های خارجی
  • 5. راهکارهای جلوگیری از نشت اطلاعات حساس در خروجی مدل
  • 6. مدیریت و کنترل دسترسی در تعامل با رابط‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی
  • 7. روش‌های اعتبارسنجی ورودی‌های کاربر برای پیشگیری از اجرای کدهای مخرب
  • 8. امن‌سازی فرآیند تولید و ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی (Training Data Poisoning)
  • 9. تکنیک‌های پیشگیری از دسترسی غیرمجاز به مخازن دانش و بردارهای حافظه
  • 10. پایش رفتارهای غیرطبیعی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 11. شناسایی و خنثی‌سازی حملات استخراج مدل و مهندسی معکوس
  • 12. تأمین امنیت فرآیند زنجیره تأمین در به‌کارگیری مدل‌های متن‌باز
  • 13. اصول رمزنگاری داده‌ها در تبادل با مدل‌های زبانی ابری
  • 14. پیاده‌سازی مکانیزم‌های احراز هویت قوی برای سرویس‌های مبتنی بر LLM
  • 15. کنترل سطح دسترسی در افزونه‌ها و ابزارهای متصل به مدل‌های زبانی
  • 16. روش‌های ممیزی و بازرسی لاگ‌های تعاملی برای شناسایی نفوذ
  • 17. امن‌سازی محیط‌های اجرای مدل و کانتینرها
  • 18. مدیریت آسیب‌پذیری‌های امنیتی در کتابخانه‌های پردازش متن
  • 19. طراحی سیستم‌های پایش و پاسخ به حوادث در برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 20. سیاست‌های حریم خصوصی و حفاظت از داده‌های شخصی در مدل‌های زبانی
  • 21. ارزیابی مخاطرات امنیتی در فریم‌ورک‌های توسعه هوش مصنوعی
  • 22. تکنیک‌های کاهش ریسک در استفاده از قابلیت‌های تولید کد توسط مدل
  • 23. پیاده‌سازی سدهای دفاعی در برابر حملات انکار سرویس علیه APIها
  • 24. بررسی امنیت در فرآیند تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 25. استراتژی‌های به‌روزرسانی امن و مدیریت وصله‌های امنیتی مدل
  • 26. استانداردسازی مستندات امنیتی برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 27. بررسی انطباق خروجی‌های مدل با قوانین و مقررات جاری کشور
  • 28. اصول طراحی رابط کاربری امن برای تعامل انسان و هوش مصنوعی
  • 29. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی سامانه‌های مبتنی بر LLM
  • 30. تدوین نقشه راه عملیاتی برای استقرار هوش مصنوعی امن در سازمان‌ها
تگ‌ها: آسیب‌پذیری‌های OWASP امن‌سازی برنامه‌های کاربردی امن‌سازی هوش مصنوعی امنیت LLM امنیت سایبری کاربردی امنیت مدل‌های زبانی بزرگ توسعه امن هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.