فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای نوین در شناسایی و مقابله با تهدیدات و آسیب‌پذیری‌های مدل‌های هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در شناسایی و مقابله با تهدیدات و آسیب‌پذیری‌های مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ایمن‌سازی و ارتقای تاب‌آوری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت در سامانه‌های هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 2. آشنایی با معماری مدل‌های زبانی بزرگ و سطوح دسترسی
• 3. طبقه‌بندی تهدیدات سایبری علیه مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. مفهوم نفوذ و بهره‌برداری در مدل‌های زبانی
• 5. شناسایی آسیب‌پذیری‌های تزریق دستور (Prompt Injection)
• 6. روش‌های پایش و تحلیل ورودی‌های مخرب به مدل
• 7. مقابله با حملات مهندسی معکوس مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. امن‌سازی فرآیند آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 9. شناسایی و حذف داده‌های مسموم در مجموعه‌های آموزشی
• 10. حفاظت از حریم خصوصی و جلوگیری از نشت داده‌های حساس
• 11. روش‌های شناسایی خروجی‌های نامطلوب و سوگیرانه
• 12. مکانیزم‌های فیلترینگ و تعدیل محتوا در مدل‌های زبانی
• 13. ارزیابی تاب‌آوری مدل در برابر حملات جعل هویت
• 14. راهکارهای شناسایی دستکاری در پاسخ‌های هوش مصنوعی
• 15. استفاده از مدل‌های ناظر برای تحلیل امنیت خروجی‌ها
• 16. پیاده‌سازی دیواره‌های آتش (Firewalls) اختصاصی برای مدل‌های زبانی
• 17. مدیریت دسترسی‌ها و احراز هویت در رابط‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی
• 18. شناسایی الگوهای رفتاری مشکوک در تعاملات کاربران با مدل
• 19. روش‌های رمزنگاری داده‌ها در فرآیند استنتاج هوش مصنوعی
• 20. امن‌سازی زیرساخت‌های ابری میزبان مدل‌های هوش مصنوعی
• 21. پروتکل‌های پاسخ به رخدادهای امنیتی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 22. ممیزی امنیتی و تست نفوذ در مدل‌های زبانی بزرگ
• 23. استفاده از ابزارهای تحلیل ایستا و پویا برای شناسایی نقاط ضعف مدل
• 24. پایش مداوم و شناسایی حملات روز صفر در حوزه هوش مصنوعی
• 25. اصول طراحی ایمن برای توسعه‌دهندگان سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 26. تکنیک‌های دفاع در عمق برای حفاظت از مدل‌های زبانی
• 27. مدیریت ریسک‌های ناشی از وابستگی به کتابخانه‌های متن‌باز
• 28. امن‌سازی فرآیند یکپارچه‌سازی مدل در سامانه‌های سازمانی
• 29. تکنیک‌های مهار حملات انکار سرویس (DoS) علیه مدل‌های هوش مصنوعی
• 30. مطابقت با استانداردهای داخلی امنیت اطلاعات در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 31. تدوین سیاست‌های امنیتی برای بهره‌گیری از هوش مصنوعی در سازمان‌ها
• 32. آموزش تیم‌های فنی برای شناسایی و گزارش آسیب‌پذیری‌های هوش مصنوعی
• 33. بررسی مدل‌های تهدید (Threat Modeling) در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 34. تکنیک‌های بازگردانی مدل به وضعیت ایمن پس از حمله
• 35. آینده‌نگری در امنیت هوش مصنوعی و تهدیدات نوظهور
• 36. خلاصه و جمع‌بندی راهکارهای نوین ایمن‌سازی مدل‌های زبانی