فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای نوین ایمن‌سازی سرویس‌های یادگیری ماشین در فضای ابری AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین ایمن‌سازی سرویس‌های یادگیری ماشین در فضای ابری AWS

موضوع کلی: رایانش ابری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: امنیت در زیرساخت‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت در سرویس‌های یادگیری ماشین مبتنی بر ابر
• 2. مدیریت هویت و دسترسی در سرویس‌های یادگیری ماشین AWS
• 3. پیاده‌سازی اصل حداقل دسترسی برای کاربران و سرویس‌های AWS
• 4. امنیت در سرویس Amazon SageMaker و محیط‌های نوت‌بوک
• 5. ایمن‌سازی دسترسی به داده‌ها در Amazon S3 با استفاده از سیاست‌های دسترسی
• 6. رمزنگاری داده‌های در حال انتقال و داده‌های ساکن در سرویس‌های یادگیری ماشین
• 7. مدیریت کلیدهای رمزنگاری با استفاده از AWS KMS در مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. ایمن‌سازی شبکه‌های مجازی VPC برای ارتباطات امن سرویس‌های یادگیری ماشین
• 9. استفاده از Endpoints خصوصی برای ارتباط امن بین سرویس‌های AWS
• 10. پیکربندی فایروال‌های برنامه کاربردی برای محافظت از APIهای هوش مصنوعی
• 11. نظارت و پایش امنیتی با استفاده از Amazon CloudWatch
• 12. حسابرسی و ثبت وقایع با استفاده از AWS CloudTrail
• 13. بررسی انطباق امنیتی در مدل‌های هوش مصنوعی با AWS Config
• 14. امنیت در خط لوله‌های استقرار مدل با AWS CodePipeline
• 15. ایمن‌سازی مخازن داده و مدیریت نسخه‌های مدل در Amazon ECR
• 16. محافظت از داده‌های حساس در فرآیند آموزش مدل با تکنیک‌های ناشناس‌سازی
• 17. ارزیابی آسیب‌پذیری‌های امنیتی در محیط‌های یادگیری ماشین
• 18. مدیریت ریسک‌های امنیتی در مدل‌های یادگیری ماشین مبتنی بر API
• 19. به‌کارگیری ابزارهای مدیریت تهدید برای شناسایی حملات سایبری به مدل‌ها
• 20. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در لبه شبکه (AWS IoT Greengrass)
• 21. اصول حریم خصوصی در پردازش داده‌های ابری مطابق با استانداردهای ملی
• 22. مدیریت دسترسی‌های بین‌سرویسی با استفاده از نقش‌های IAM
• 23. پیکربندی امنیتی برای سرویس‌های ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ در ابر
• 24. ایمن‌سازی فرآیند آموزش توزیع‌شده مدل‌ها در محیط کلاستر
• 25. کنترل دسترسی مبتنی بر ویژگی‌ها در محیط‌های یادگیری ماشین
• 26. گزارش‌گیری و تحلیل خودکار ناهنجاری‌های امنیتی در مدل‌ها
• 27. استانداردهای امنیت داده در پروژه‌های هوش مصنوعی سازمانی
• 28. پیکربندی امنیتی برای سرویس‌های تحلیل داده و هوش تجاری
• 29. مدیریت چرخه‌ی حیات امنیتی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 30. تأمین امنیت محیط‌های توسعه یکپارچه در AWS SageMaker
• 31. ایمن‌سازی تعاملات بین‌سرویسی با استفاده از VPC Endpoints
• 32. استفاده از ابزارهای تحلیل امنیتی برای شناسایی پیکربندی‌های نادرست
• 33. به‌کارگیری خط‌مشی‌های امنیتی (Service Control Policies) در سازمان
• 34. مدیریت دسترسی‌های موقت برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 35. ایمن‌سازی فرآیند جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های ورودی
• 36. ارتقای امنیت مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهای ارزیابی خودکار
• 37. پیاده‌سازی راهکارهای احراز هویت چندعاملی برای دسترسی به محیط‌های یادگیری ماشین