کتاب امنیت داده در آموزش مدل‌های ML با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره امنیت داده در آموزش مدل‌های ML

موضوع کلی: توسعه برنامه‌های وب پیشرفته

موضوع میانی: Machine learning privacy best practices and implementation

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت داده در یادگیری ماشین
• 2. تهدیدات امنیتی در طول چرخه حیات مدل‌های ML
• 3. حریم خصوصی داده‌ها و الزامات قانونی
• 4. روش‌های ناشناس‌سازی داده‌ها
• 5. تکنیک‌های کاهش حریم خصوصی تفاضلی
• 6. ارزیابی ریسک امنیتی در پروژه‌های ML
• 7. کنترل دسترسی به داده‌ها و مدل‌ها
• 8. رمزنگاری داده‌ها در حالت استراحت و انتقال
• 9. امنیت زنجیره تامین داده‌ها
• 10. آسیب‌پذیری‌های رایج در کتابخانه‌های ML
• 11. حملات مسموم‌سازی داده‌ها (Data Poisoning)
• 12. حملات استخراج مدل (Model Extraction)
• 13. حملات عضویت (Membership Inference)
• 14. حملات بازیابی ویژگی‌ها (Property Inference)
• 15. استفاده از یادگیری فدرال برای حفظ حریم خصوصی
• 16. تقویت امنیت مدل‌های یادگیری تقویتی
• 17. امنیت مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 18. امنیت مدل‌های بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
• 19. تست نفوذ مدل‌های ML
• 20. ابزارهای خودکار برای ارزیابی امنیت مدل
• 21. مراحل پاسخ به حوادث امنیتی در ML
• 22. مدیریت آسیب‌پذیری‌های امنیتی در مدل‌ها
• 23. استانداردهای امنیتی مرتبط با ML
• 24. امنیت داده‌ها در محیط‌های ابری
• 25. امنیت داده‌ها در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 26. استفاده از تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری برای امنیت ML
• 27. امنیت مدل‌های تولیدی (Generative Models)
• 28. محافظت از مالکیت معنوی در مدل‌های ML
• 29. امنیت مدل‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 30. امنیت در استقرار مدل‌های ML
• 31. پایش و نظارت بر امنیت مدل‌ها در طول زمان
• 32. استفاده از امضاهای دیجیتال برای تایید صحت مدل
• 33. تاثیر امنیت سایبری بر یادگیری ماشین
• 34. امنیت داده‌های حساس در کاربردهای بهداشتی
• 35. امنیت داده‌های مالی در مدل‌های ML
• 36. امنیت داده‌ها در سیستم‌های خودران
• 37. امنیت مدل‌های ML در زنجیره بلاک‌چین
• 38. امنیت مدل‌های ML در اینترنت اشیا (IoT)
• 39. بهترین شیوه‌های توسعه امن مدل‌های ML
• 40. استفاده از رویکردهای DevSecOps در ML
• 41. امنیت مدل‌های ML مبتنی بر انتقال یادگیری
• 42. امنیت مدل‌های ML در برابر حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
• 43. دفاع در برابر حملات تغییر شکل ورودی (Input Perturbation)
• 44. تکنیک‌های تشخیص حملات خصمانه
• 45. تقویت مدل‌ها با استفاده از آموزش خصمانه (Adversarial Training)