کتاب محافظت از مدل‌های زبانی متن‌باز: تشخیص و کاهش آسیب‌پذیری‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره محافظت از مدل‌های زبانی متن‌باز: تشخیص و کاهش آسیب‌پذیری‌ها

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: امنیت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و امنیت آن‌ها
• 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ: یک بررسی اجمالی
• 3. تهدیدات امنیتی رایج در مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. حملات تزریق پرامپت: اصول و انواع
• 5. حملات استخراج اطلاعات: روش‌ها و پیشگیری
• 6. حملات انکار سرویس (DoS) بر مدل‌های زبانی
• 7. آسیب‌پذیری‌های مربوط به داده‌های آموزشی
• 8. حملات مسموم‌سازی داده‌ها: تهدید و مقابله
• 9. حملات عضویت (Membership Inference Attacks)
• 10. حملات بازسازی مدل (Model Reconstruction Attacks)
• 11. حفاظت از حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 12. تکنیک‌های دیفرانسلیال پریواسی (Differential Privacy)
• 13. محافظت از مدل‌ها در برابر سرقت مالکیت معنوی
• 14. تست نفوذ مدل‌های زبانی بزرگ
• 15. ابزارهای خودکار برای ارزیابی امنیت LLM
• 16. چارچوب‌های ارزیابی آسیب‌پذیری LLM
• 17. بهینه‌سازی مدل برای کاهش آسیب‌پذیری‌ها
• 18. تکنیک‌های تقطیر مدل (Model Distillation)
• 19. یادگیری فدرال (Federated Learning) و امنیت LLM
• 20. آموزش تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) و ملاحظات امنیتی
• 21. نظارت بر رفتار مدل در زمان اجرا
• 22. تشخیص ناهنجاری و رفتارهای مخرب در LLM
• 23. مدیریت ریسک امنیتی در LLM
• 24. سیاست‌ها و رویه‌های امنیتی برای LLM
• 25. انطباق با مقررات و استانداردهای امنیتی
• 26. به‌روزرسانی و پچینگ مدل‌های زبانی
• 27. مدیریت زنجیره تامین مدل‌های زبانی متن‌باز
• 28. امنیت مدل‌های زبانی در محیط‌های ابری
• 29. حملات زنجیره تامین (Supply Chain Attacks) بر LLM
• 30. استفاده از رمزنگاری برای حفاظت از LLM
• 31. تکنیک‌های مبهم‌سازی مدل (Model Obfuscation)
• 32. محدودیت‌های دسترسی و کنترل‌های احراز هویت
• 33. امنیت APIهای مدل‌های زبانی
• 34. مقابله با سوءاستفاده از LLM در تولید محتوای مخرب
• 35. تشخیص و فیلتر کردن محتوای نامناسب تولید شده توسط LLM
• 36. حملات مهندسی اجتماعی با استفاده از LLM
• 37. مقابله با اخبار جعلی و اطلاعات نادرست تولید شده توسط LLM
• 38. تکنیک‌های تشخیص محتوای تولید شده توسط LLM
• 39. استفاده از نشانه‌گذاری آب (Watermarking) برای ردیابی محتوا
• 40. امنیت LLM در برنامه‌های کاربردی چت‌بات
• 41. حملات به چت‌بات‌ها و روش‌های مقابله
• 42. امنیت LLM در سیستم‌های خلاصه‌سازی متن
• 43. حملات به سیستم‌های ترجمه ماشینی مبتنی بر LLM
• 44. امنیت LLM در سیستم‌های تولید کد
• 45. حملات به سیستم‌های پاسخگویی به سؤالات
• 46. حفاظت از LLM در برابر حملات adversarial
• 47. تکنیک‌های دفاعی adversarial training
• 48. بهبود استحکام LLM در برابر ورودی‌های مخرب
• 49. تحلیل و بررسی کد منبع LLM برای یافتن آسیب‌پذیری‌ها
• 50. ابزارهای تحلیل استاتیک و دینامیک برای LLM
• 51. بهترین شیوه‌های توسعه امن LLM
• 52. معماری امنیتی LLM: لایه‌ها و اجزا
• 53. استانداردهای امنیتی برای LLM: بررسی و مقایسه
• 54. آینده امنیت مدل‌های زبانی بزرگ
• 55. تحقیقات جدید در زمینه امنیت LLM
• 56. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو در امنیت LLM
• 57. مطالعه موردی: تحلیل یک حمله موفقیت‌آمیز به LLM
• 58. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سیستم امنیتی LLM
• 59. نقش هوش مصنوعی در امنیت LLM
• 60. استفاده از یادگیری ماشین برای تشخیص حملات
• 61. آزمایش و ارزیابی مداوم امنیت LLM
• 62. نگهداری و به‌روزرسانی مداوم سیستم‌های امنیتی LLM