فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای صیانت از داده‌های سازمانی در عصر هوش مصنوعی مولد (با رویکرد بومی)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای صیانت از داده‌های سازمانی در عصر هوش مصنوعی مولد (با رویکرد بومی)

موضوع کلی: امنیت اطلاعات و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: امنیت داده‌ها در سامانه‌های نوین هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های صیانت از داده‌ها در عصر هوش مصنوعی
• 2. تعریف و دسته‌بندی داده‌های حساس در سازمان‌های ایرانی
• 3. آشنایی با مدل‌های هوش مصنوعی مولد و نحوه تعامل آن‌ها با داده‌ها
• 4. شناسایی مخاطرات امنیتی در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی عمومی
• 5. مدل‌سازی تهدیدات و حملات علیه سامانه‌های هوش مصنوعی
• 6. مفاهیم امنیت داده‌ها در چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. راهکارهای جلوگیری از نشت اطلاعات حساس در تعامل با چت‌بات‌ها
• 8. الزامات قانونی و مقررات داخلی در حفظ محرمانگی داده‌ها
• 9. استقرار هوش مصنوعی در محیط‌های ایزوله و شبکه‌های داخلی
• 10. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌های شخصی در آموزش مدل‌ها
• 11. روش‌های ناشناس‌سازی و حذف داده‌های حساس قبل از پردازش
• 12. مدیریت دسترسی و کنترل هویت در سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 13. امنیت در زنجیره تأمین نرم‌افزارهای هوش مصنوعی
• 14. تأمین امنیت داده‌ها در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ بومی
• 15. مقابله با حملات تزریق پرامپت و دستکاری خروجی مدل‌ها
• 16. استفاده از راهکارهای رمزنگاری در پردازش داده‌های هوش مصنوعی
• 17. تدوین سیاست‌های داخلی سازمان برای استفاده امن از هوش مصنوعی
• 18. نظارت و پایش فعالیت‌های هوش مصنوعی در شبکه سازمانی
• 19. ارزیابی مخاطرات استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی ابری
• 20. مستندسازی و گزارش‌دهی حوادث امنیتی مرتبط با هوش مصنوعی
• 21. حفاظت از مالکیت معنوی و دانش فنی سازمان در عصر هوش مصنوعی
• 22. نقش نظارت انسانی در کنترل خروجی‌ها و امنیت داده‌ها
• 23. آموزش و فرهنگ‌سازی برای کارکنان در حوزه امنیت داده‌ها
• 24. بررسی الگوهای نفوذ به مدل‌های هوش مصنوعی و روش‌های پیشگیری
• 25. پیکربندی امن رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) در مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. مدیریت ریسک در به‌کارگیری هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های کلان
• 27. استانداردهای ملی و بین‌المللی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی امن
• 28. راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در سامانه‌های هوشمند
• 29. تأمین امنیت داده‌های آموزشی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 30. پایش مستمر و شناسایی رفتارهای غیرعادی در تعامل با مدل‌ها
• 31. بررسی تهدیدات مربوط به مسموم‌سازی داده‌های آموزشی
• 32. اعتبارسنجی خروجی مدل‌ها از منظر نشت داده‌های طبقه‌بندی شده
• 33. استقرار زیرساخت‌های سخت‌افزاری امن برای پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 34. مدیریت تغییرات و به‌روزرسانی مدل‌ها بدون به خطر افتادن امنیت
• 35. تطبیق سیاست‌های امنیتی سازمان با ضوابط مرکز مدیریت راهبردی افتا
• 36. حفاظت از داده‌های مشتریان در سامانه‌های خدمات‌رسان هوشمند
• 37. ارزیابی دوره‌ای امنیت سامانه‌های هوش مصنوعی در سازمان
• 38. نقش تیم‌های پاسخ به حوادث در مواجهه با تهدیدات هوش مصنوعی
• 39. استفاده از ابزارهای بومی برای پایش امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی
• 40. تدوین نقشه راه صیانت از داده‌ها در پروژه‌های تحول دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی