فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای نوین حفاظت از مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از محیط‌های اجرای مورد اعتماد (TEEs)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین حفاظت از مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از محیط‌های اجرای مورد اعتماد (TEEs)

موضوع کلی: امنیت فناوری اطلاعات و حفاظت از داده‌ها

موضوع میانی: محاسبات امن و حریم خصوصی در هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت در رایانش ابری و چالش‌های حریم خصوصی داده‌ها
• 2. مقدمه‌ای بر محیط‌های اجرای مورد اعتماد و فناوری TEE
• 3. معماری سخت‌افزاری اینتل SGX و مفهوم Enclave
• 4. مدل‌های تهدید در یادگیری ماشین و ریسک‌های نشت اطلاعات
• 5. اصول رمزنگاری در حافظه و حفاظت از داده‌های در حال پردازش
• 6. بررسی چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 7. تکنیک‌های جداسازی پردازش‌ها از سیستم‌عامل میزبان
• 8. آشنایی با پلتفرم BlindAI و معماری استقرار مدل‌های امن
• 9. مراحل پیاده‌سازی و آماده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای اجرای امن
• 10. تأیید اصالت و سلامت کد در محیط‌های اجرای مورد اعتماد
• 11. مدیریت کلیدهای رمزنگاری در محیط‌های ایزوله
• 12. حفاظت از وزن‌ها و پارامترهای مدل در برابر دسترسی غیرمجاز
• 13. بررسی پروتکل‌های ارتباطی امن بین کلاینت و سرور TEE
• 14. تکنیک‌های پیش‌پردازش امن داده‌ها قبل از استنتاج
• 15. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد در محیط‌های انکلیو
• 16. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در استنتاج امن مدل‌ها
• 17. اصول پیاده‌سازی استنتاج از راه دور با حفظ حریم خصوصی
• 18. امنیت در زنجیره تأمین مدل‌های یادگیری ماشین
• 19. روش‌های مقابله با حملات کانال جانبی در محیط‌های SGX
• 20. بررسی انطباق استقرار مدل‌ها با قوانین حفاظت از داده‌ها
• 21. ارزیابی کارایی و تأخیر در سیستم‌های محافظت‌شده با TEE
• 22. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کنترل دسترسی در محیط‌های ابری امن
• 23. بررسی استانداردهای امنیت داده در تعامل با هوش مصنوعی
• 24. راهکارهای ممیزی و نظارت بر فعالیت‌های داخل انکلیو
• 25. یکپارچه‌سازی راهکارهای امنیتی با زیرساخت‌های فعلی شبکه
• 26. روش‌های تست نفوذ و ارزیابی امنیتی محیط‌های اجرای مورد اعتماد
• 27. مدیریت گواهی‌نامه‌ها و زیرساخت کلید عمومی در معماری امن
• 28. مطالعه موردی: استقرار امن مدل‌های تشخیص تصویر
• 29. مطالعه موردی: حفاظت از داده‌های حساس در تحلیل‌های آماری هوشمند
• 30. آینده‌نگری در حوزه رایانش امن و هوش مصنوعی قابل‌اعتماد