کتاب مدیریت ریسک‌های امنیتی در مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های خودسازمان‌ده (Self-Organizing Networks) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 مدیریت ریسک‌های امنیتی در مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های خودسازمان‌ده (Self-Organizing Networks)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های خودسازمان‌ده و LLMها
  • 2. معماری شبکه‌های خودسازمان‌ده در LLMها
  • 3. مزایا و معایب استفاده از شبکه‌های خودسازمان‌ده در LLMها
  • 4. تهدیدات امنیتی منحصر به فرد در LLMهای مبتنی بر شبکه‌های خودسازمان‌ده
  • 5. حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection) و روش‌های مقابله با آن
  • 6. حملات استخراج مدل (Model Extraction) و مکانیسم‌های دفاعی
  • 7. حملات عضویت (Membership Inference) و حفظ حریم خصوصی
  • 8. حملات سم‌زدایی (Poisoning Attacks) و روش‌های پیشگیری
  • 9. آسیب‌پذیری‌های ناشی از داده‌های آموزشی آلوده
  • 10. نقش یادگیری فدرال (Federated Learning) در کاهش ریسک‌های امنیتی
  • 11. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy) در LLMهای مبتنی بر شبکه‌های خودسازمان‌ده
  • 12. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها برای آموزش LLM
  • 13. ارزیابی ریسک امنیتی در LLMهای مبتنی بر شبکه‌های خودسازمان‌ده
  • 14. چارچوب‌های ارزیابی ریسک امنیتی LLM
  • 15. استانداردهای امنیتی و انطباق برای LLMها
  • 16. مبانی رمزنگاری و کاربرد آن در LLMها
  • 17. امنیت لایه انتقال (Transport Layer Security) در ارتباطات LLM
  • 18. احراز هویت و کنترل دسترسی در LLMها
  • 19. مدیریت کلیدها و رمزگذاری داده‌ها در LLMها
  • 20. مانیتورینگ و تشخیص نفوذ در LLMها
  • 21. پاسخ به حوادث امنیتی در LLMها
  • 22. به‌روزرسانی و پچینگ مدل‌های LLM
  • 23. تست نفوذ (Penetration Testing) LLMها
  • 24. تکنیک‌های جعبه سیاه و جعبه سفید در تست نفوذ LLM
  • 25. تحلیل آسیب‌پذیری‌های LLM با استفاده از ابزارهای خودکار
  • 26. مهندسی معکوس LLM و پیامدهای امنیتی
  • 27. حملات مبتنی بر تقلب (Adversarial Attacks) و دفاع در برابر آنها
  • 28. تقویت مدل (Model Hardening) برای افزایش مقاومت در برابر حملات
  • 29. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای امنیت LLM
  • 30. امنیت زنجیره تامین (Supply Chain Security) LLM
  • 31. مدیریت ریسک‌های مرتبط با APIهای LLM
  • 32. امنیت LLM در محیط‌های ابری
  • 33. تأثیر تنظیم‌گری (Regulation) بر امنیت LLM
  • 34. چالش‌های قانونی و اخلاقی امنیت LLM
  • 35. آینده امنیت LLM و روندهای نوظهور
تگ‌ها: LLM Security ارزیابی‌ریسک امنیت‌LLM امنیت‌ابری امنیت‌داده تزریق‌پرامپت تست‌نفوذ حریم‌خصوصی حریم‌خصوصی‌تفاضلی حملات‌هوش‌مصنوعی رمزنگاری شبکه‌های‌خودسازمان‌ده هوش‌مصنوعی یادگیری‌عمیق یادگیری‌فدرال

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.