کتاب راهکارهای نوین در ارزیابی و مقاوم‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در برابر ورودی‌های مخرب 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 ارزیابی و مقاوم‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در برابر ورودی‌های مخرب

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Security)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ و ضرورت ارزیابی آسیب‌پذیری
  • 2. آشنایی با ساختار و معماری مدل‌های زبانی در بستر هوش مصنوعی
  • 3. مفهوم تزریق دستور (Prompt Injection) و دسته‌بندی حملات
  • 4. بررسی آسیب‌پذیری‌های مدل در مواجهه با ورودی‌های کاربر
  • 5. تفاوت میان تزریق دستور مستقیم و غیرمستقیم
  • 6. روش‌های تحلیل و ارزیابی ایمنی خروجی‌های مدل
  • 7. اصول طراحی چارچوب‌های ارزیابی امنیتی برای مدل‌های زبانی
  • 8. آشنایی با ابزارهای استاندارد تست نفوذ در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 9. بررسی چالش‌های امنیتی در تعامل مدل با ابزارهای خارجی (Plugins)
  • 10. تکنیک‌های شناسایی و تحلیل داده‌های ورودی مخرب
  • 11. اصول مقاوم‌سازی مدل‌ها در برابر حملات تزریق دستور
  • 12. پیاده‌سازی لایه‌های فیلترینگ و پاکسازی ورودی کاربر
  • 13. نقش سیستم‌های پایش و نظارت بر پاسخ‌های مدل
  • 14. مدیریت دسترسی‌ها و محدودسازی سطح دسترسی مدل به منابع سیستمی
  • 15. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای تقویت امنیت مدل
  • 16. بررسی الگوهای رفتاری مشکوک در تعاملات کاربر و مدل
  • 17. اصول جداسازی دستورات سیستمی از ورودی‌های کاربر
  • 18. ارزیابی تاب‌آوری مدل در برابر حملات جعل هویت
  • 19. استفاده از مدل‌های ثانویه برای اعتبارسنجی خروجی‌های مدل
  • 20. روش‌های استاندارد در تست نفوذ و ارزیابی کیفی مدل‌ها
  • 21. ایجاد استراتژی‌های دفاعی در برابر حملات تزریق دستور غیرمستقیم
  • 22. بررسی امنیت در فرآیند تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 23. مدیریت خطاهای مدل و جلوگیری از نشت اطلاعات حساس
  • 24. اصول تدوین سیاست‌های امنیتی در توسعه و استقرار هوش مصنوعی
  • 25. ارزیابی پایداری مدل در شرایط حملات توزیع‌شده
  • 26. مطالعه موردی تحلیل آسیب‌پذیری در کاربردهای سازمانی
  • 27. به‌کارگیری چارچوب‌های استاندارد جهانی در ارزیابی امنیت هوش مصنوعی
  • 28. اصول مستندسازی و گزارش‌دهی آسیب‌پذیری‌های کشف شده
  • 29. تطبیق راهکارهای امنیتی با مقررات و استانداردهای داخلی فناوری اطلاعات
  • 30. چشم‌انداز آینده امنیت مدل‌های زبانی و روش‌های نوین دفاعی
تگ‌ها: ارزیابی مدل‌های زبانی امنیت داده‌ها امنیت سایبری امنیت هوش مصنوعی ایمن‌سازی LLM تزریق متن مدل‌های زبانی بزرگ مقاوم‌سازی نرم‌افزار هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.