کتاب مدل‌های زبانی بزرگ: ابزاری برای ارتقاء امنیت یا چالشی جدید؟ 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 مدل‌های زبانی بزرگ: ابزاری برای ارتقاء امنیت یا چالشی جدید؟

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و امنیت
  • 2. آشنایی با معماری‌های رایج LLM و تأثیر آن‌ها بر امنیت
  • 3. تهدیدات امنیتی منحصر به فرد در LLMها
  • 4. حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection Attacks)
  • 5. تکنیک‌های مقابله با تزریق پرامپت
  • 6. حملات استخراج مدل (Model Extraction Attacks)
  • 7. حفاظت از مدل در برابر استخراج مدل
  • 8. حملات عضویت (Membership Inference Attacks) و حفظ حریم خصوصی
  • 9. حملات بازسازی داده (Data Reconstruction Attacks)
  • 10. حریم خصوصی داده‌های آموزشی LLM
  • 11. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 12. یادگیری فدرال (Federated Learning) و LLMها
  • 13. محاسبات حریم‌محور (Privacy-Preserving Computation)
  • 14. ارزیابی آسیب‌پذیری‌های امنیتی LLMها
  • 15. ابزارهای تست نفوذ LLM
  • 16. تأثیر LLMها بر امنیت سایبری سنتی
  • 17. تشخیص تهدیدات سایبری با استفاده از LLMها
  • 18. بهبود پاسخگویی به حوادث امنیتی با LLMها
  • 19. کاربرد LLMها در تحلیل بدافزار
  • 20. استفاده از LLMها در شناسایی و پیشگیری از فیشینگ
  • 21. LLMها و امنیت زنجیره تأمین نرم‌افزار
  • 22. چالش‌های قانونی و اخلاقی امنیت LLMها
  • 23. استانداردهای امنیتی و حریم خصوصی برای LLMها
  • 24. مدیریت ریسک امنیتی LLMها در سازمان‌ها
  • 25. توسعه سیاست‌های امنیتی LLM
  • 26. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMها
  • 27. آینده امنیت LLMها: روندهای نوظهور
  • 28. مقایسه LLMهای متن‌باز و تجاری از نظر امنیتی
  • 29. بهینه‌سازی LLMها برای امنیت و کارایی
  • 30. تأثیر کوانتیزاسیون مدل بر امنیت
  • 31. تأثیر fine-tuning بر آسیب‌پذیری‌های امنیتی
  • 32. استفاده از LLMها برای تولید کد امن
  • 33. بررسی آسیب‌پذیری‌های خاص در مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 34. امنیت LLMها در کاربردهای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 35. امنیت LLMها در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 36. امنیت LLMها در دستیارهای صوتی
  • 37. حملات adversarial بر LLMها و روش‌های دفاعی
  • 38. تقویت LLMها با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 39. ملاحظات امنیتی در استقرار LLMها در محیط‌های ابری
  • 40. امنیت LLMها در دستگاه‌های Edge
  • 41. استفاده از LLMها برای خودکارسازی وظایف امنیتی
تگ‌ها: AI Security Large Language Models LLM NLP امنیت LLM امنیت سایبری تزریق پرامپت تست نفوذ حریم خصوصی حریم‌محور حملات سایبری مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری فدرال یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.