کتاب ارزیابی آسیب‌پذیری و تست نفوذ در سیستم‌های هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی آسیب‌پذیری و تست نفوذ در سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: امنیت هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده‌ها

موضوع میانی: ارزیابی آسیب‌پذیری و حفاظت از مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه آسیب‌پذیری و تهدیدات
• 3. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار ایمن برای هوش مصنوعی
• 4. معماری سیستم‌های هوش مصنوعی و نقاط ضعف بالقوه
• 5. حملات Adversarial در برابر مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. روش‌های تشخیص و مقابله با حملات Adversarial
• 7. آسیب‌پذیری‌های مربوط به داده‌های آموزشی
• 8. حملات مسموم‌سازی داده (Data Poisoning)
• 9. حملات استخراج مدل (Model Extraction)
• 10. حملات عضویت (Membership Inference)
• 11. حملات بازگشت به حالت اولیه (Model Inversion)
• 12. آسیب‌پذیری‌های مربوط به APIهای هوش مصنوعی
• 13. تست نفوذ جعبه سیاه در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 14. تست نفوذ جعبه سفید در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 15. تست نفوذ جعبه خاکستری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 16. ابزارهای تست نفوذ هوش مصنوعی: بررسی و مقایسه
• 17. فریم‌ورک‌های تست نفوذ هوش مصنوعی
• 18. آسیب‌پذیری‌های خاص شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 19. آسیب‌پذیری‌های خاص شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 20. آسیب‌پذیری‌های خاص مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 21. تست نفوذ مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 22. تست نفوذ سیستم‌های تشخیص چهره
• 23. تست نفوذ سیستم‌های تشخیص صدا
• 24. تست نفوذ سیستم‌های رانندگی خودکار
• 25. تست نفوذ سیستم‌های توصیه گر
• 26. تست نفوذ سیستم‌های تشخیص تقلب
• 27. آسیب‌پذیری‌های مربوط به سخت‌افزار هوش مصنوعی
• 28. حملات کانال جانبی (Side-Channel Attacks)
• 29. مقابله با حملات کانال جانبی در هوش مصنوعی
• 30. امنیت مدل‌های فشرده و کم‌حجم
• 31. تکنیک‌های دفاعی در برابر حملات Adversarial
• 32. تکنیک‌های دفاعی مبتنی بر تشخیص ناهنجاری
• 33. تکنیک‌های دفاعی مبتنی بر یادگیری تقویتی
• 34. تکنیک‌های دفاعی مبتنی بر رمزنگاری
• 35. استانداردها و چارچوب‌های امنیتی هوش مصنوعی
• 36. قوانین و مقررات مربوط به امنیت هوش مصنوعی
• 37. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 38. ارزیابی و کاهش ریسک‌های امنیتی هوش مصنوعی
• 39. مستندسازی و گزارش‌دهی آسیب‌پذیری‌ها
• 40. بهبود مستمر امنیت سیستم‌های هوش مصنوعی
• 41. بررسی موردی: حملات موفق به سیستم‌های هوش مصنوعی
• 42. بهترین شیوه‌ها برای توسعه امن سیستم‌های هوش مصنوعی
• 43. آینده امنیت هوش مصنوعی: چالش‌ها و فرصت‌ها
• 44. تأثیر هوش مصنوعی بر امنیت سایبری
• 45. استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص تهدیدات سایبری
• 46. امنیت زنجیره تأمین هوش مصنوعی
• 47. امنیت داده‌های شخصی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 48. حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 49. تست نفوذ سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر ابر
• 50. تست نفوذ سیستم‌های هوش مصنوعی در محیط‌های IoT
• 51. تست نفوذ سیستم‌های هوش مصنوعی در حوزه سلامت
• 52. تست نفوذ سیستم‌های هوش مصنوعی در حوزه مالی
• 53. تست نفوذ سیستم‌های هوش مصنوعی در حوزه دفاعی
• 54. آسیب‌پذیری‌های مربوط به APIهای RESTful در هوش مصنوعی
• 55. تست نفوذ APIهای گرافیکی (GraphQL) در هوش مصنوعی
• 56. مدیریت هویت و دسترسی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 57. ملاحظات امنیتی در استفاده از یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 58. امنیت سیستم‌های یادگیری تقویتی
• 59. تست نفوذ سیستم‌های یادگیری تقویتی
• 60. تکنیک‌های تحریک (Fuzzing) در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 61. آسیب‌پذیری‌های مربوط به کتابخانه‌های متن‌باز هوش مصنوعی
• 62. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات فیزیکی
• 63. تست نفوذ سیستم‌های بینایی ماشین
• 64. تست نفوذ سیستم‌های رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی
• 65. امنیت سیستم‌های تصمیم‌گیری خودکار