کتاب استراتژی‌های جامع امنیت برای مدل‌های زبانی نسل بعد با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استراتژی‌های جامع امنیت برای مدل‌های زبانی نسل بعد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مانی امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری مدل‌های زبانی و نقاط آسیب‌پذیر
• 3. تهدیدات رایج در LLMها: معرفی کلی
• 4. حملات پریمپت اینجکشن (Prompt Injection)
• 5. حملات جیلبرک (Jailbreaking) و روش‌های مقابله
• 6. نشت اطلاعات و حملات علیه حریم خصوصی
• 7. حملات تهاجمی (Adversarial Attacks) بر مدل‌های زبانی
• 8. آسیب‌پذیری‌های مدل‌های پایه و تأثیر آن بر امنیت
• 9. اصل طراحی امن مدل‌های زبانی
• 10. فیلترینگ ورودی و خروجی (Input/Output Filtering)
• 11. استفاده از RLHF و تکنیک‌های ایمن‌سازی
• 12. آزمون‌های قرمز (Red Teaming) برای مدل‌های زبانی
• 13. م concepts بنیادی حریم خصوصی در هوش مصنوعی
• 14. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy) در آموزش مدل‌ها
• 15. یادگیری فدرال (Federated Learning) و حفظ حریم خصوصی
• 16. حذف و ناشناس‌سازی داده‌ها (Data Anonymization & Deletion)
• 17. کنترل دسترسی و مدیریت هویت (IAM) در سیستم‌های LLM
• 18. رمزنگاری و امنیت در انتقال داده‌ها (Encryption in Transit)
• 19. امنیت در ذخیره‌سازی و مدیریت کلیدها (Encryption at Rest)
• 20. معماری امن سرویس‌های LLM (Secure LLM API Design)
• 21. تشخیص و پاسخ به نفوذ (Intrusion Detection for LLMs)
• 22. نظارت و لاگ‌برداری مداوم (Monitoring and Logging)
• 23. آزمون و خرابی مدل‌ها (Model Testing and Failure Modes)
• 24. ارزیابی ریسک امنیتی در مدل‌های زبانی
• 25. استانداردها و چارچوبهای امنیتی (مثل ISO 27001, NIST)
• 26. رعایت مقررات و قوانین حفظ داده (GDPR, CCPA)
• 27. اخلاق در هوش مصنوعی و امنیت (AI Ethics & Safety)
• 28. شفافیت و قابلیت توضیح‌دهی (Explainability) در امنیت
• 29. مدل‌های امنیتی چندلایه (Defense in Depth)
• 30. تکنیک‌های آموزش مدل ایمن‌تر (Safe RLHF, Constitutional AI)
• 31. مقابله با حملات ترکیبی (Hybrid Attacks)
• 32. حملات بر مبتنی بر مدل‌های بزرگ زبانی (LLM-based Attacks)
• 33. امنیت در مدل‌های چندچندایه‌ای (Multimodal LLM Security)
• 34. حملات تهاجمی مبتنی بر متن و تصویر (Text-Image Attacks)
• 35. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی مستقل (Autonomous AI)
• 36. بررسی آسیب‌پذیری‌های زیرسازی (Infrastructure Vulnerabilities)
• 37. امنیت در محیط‌های ابری و محاسبات توزیع‌شده
• 38. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در فاز استفاده (Privacy at Inference)
• 39. آموزش مدل با داده‌های خصوصی و حساس
• 40. روش‌های نمونه‌گیری و حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 41. تشخیص داده‌های حساس در ورودی‌ها (Sensitive Data Detection)
• 42. مکانیسم‌های کنترل دسترسی بر اساس نقش (RBAC)
• 43. امنیت در ادغام مدل‌های زبانی با سیستم‌های دیگر
• 44. بررسی موارد نقض امنیت در صنایع مختلف
• 45. طراحی استراتژی امنیتی سازمانی برای LLMها
• 46. آموزش و آگاهی تیم‌های فنی در امنیت LLM
• 47. پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی در توسعه مدل
• 48. ابزارهای امنیتی و نرم‌افزاری برای مدل‌های زبانی
• 49. آینده امنیت در مدل‌های زبانی نسل بعد
• 50. مطالعات موردی حملات و دفاع‌های موفق
• 51. تکنیک‌های پیشرفته دفاع در برابر حملات پیچیده
• 52. ارزیابی اثربخشی تدابیر امنیتی
• 53. بهینه‌سازی امنیت بدون کاهش عملکرد مدل
• 54. mfه امنیت چرخه‌ای (Continuous Security)
• 55. پاسخ به حملات زنده (Real-time Attack Response)
• 56. امنیت در مدل‌های باز (Open-source LLM Security)
• 57. ملاحظات امنیتی در مدل‌های بسته (Closed-source LLM Security)
• 58. امنیت در مدل‌های تخصصی و دامنه‌محور (Domain-specific LLMs)
• 59. حفظ اصول اخلاقی در توسعه و بهره‌برداری از LLMها
• 60. چارچوب ارزیابی امنیت مدل‌های زبانی (LLM Security Benchmarking)