فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای فنی و پیشگیرانه برای ارتقای امنیت و مقابله با تزریق دستور در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای فنی و پیشگیرانه برای ارتقای امنیت و مقابله با تزریق دستور در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی

موضوع کلی: امنیت فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ایمن‌سازی سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت در سامانه‌های هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری مدل‌های زبانی و زنجیره پردازش دستورات
• 3. مفهوم تزریق دستور و دسته‌بندی حملات علیه مدل‌های زبانی
• 4. خطرات ناشی از برون‌سپاری تصمیمات به مدل‌های هوش مصنوعی
• 5. تحلیل آسیب‌پذیری‌های مدل‌های زبانی در برابر تزریق دستور مستقیم
• 6. بررسی حملات تزریق دستور غیرمستقیم از طریق منابع خارجی
• 7. ارزیابی ریسک‌های امنیتی در تعامل مدل با ابزارهای جانبی و APIها
• 8. مکانیسم‌های اعتبارسنجی ورودی‌های کاربر در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی
• 9. طراحی ساختار دستورات سیستم برای کاهش سطح حمله
• 10. استفاده از جداکننده‌های دستوری برای تفکیک دستورات سیستمی از ورودی کاربر
• 11. پیاده‌سازی الگوهای محدودکننده برای خروجی مدل‌های زبانی
• 12. روش‌های تشخیص و فیلترینگ ورودی‌های مخرب با استفاده از مدل‌های مکمل
• 13. نقش محدودسازی دسترسی مدل به منابع سیستمی و فایل‌ها
• 14. ایمن‌سازی فرایند فراخوانی توابع توسط مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. استفاده از مکانیزم‌های احراز اصالت در تعامل مدل با سرویس‌های دیگر
• 16. ارزیابی امنیتی مدل‌های زبانی با استفاده از ابزارهای آزمون نفوذ
• 17. شبیه‌سازی حملات تزریق دستور برای شناسایی نقاط ضعف سامانه
• 18. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو جهت جلوگیری از نشت اطلاعات حساس
• 19. روش‌های پایش و ثبت وقایع برای شناسایی رفتارهای غیرعادی مدل
• 20. پیاده‌سازی لایه‌های دفاعی چندگانه در معماری برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 21. استفاده از مدل‌های ناظر برای تحلیل و فیلتر کردن پاسخ‌های تولیدی
• 22. تکنیک‌های آموزش مدل‌های کوچک برای تشخیص تزریق دستور
• 23. اصول طراحی رابط کاربری امن برای تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی
• 24. راهکارهای مقابله با نشت داده‌های حساس در خروجی مدل
• 25. استانداردها و چارچوب‌های امنیتی توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی در ایران
• 26. ملاحظات امنیتی در استفاده از مدل‌های متن‌باز و مدل‌های ابری
• 27. مدیریت سطوح دسترسی کاربران در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 28. روش‌های بازبینی و ممیزی کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 29. بررسی آسیب‌پذیری‌های ناشی از تزریق دستور در محیط‌های چندکاربره
• 30. پیکربندی ایمن زیرساخت‌های پردازشی میزبان مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. راهکارهای مقابله با حملات انکار سرویس در مدل‌های زبانی
• 32. استفاده از تکنیک‌های رمزنگاری برای محافظت از داده‌های ورودی به مدل
• 33. توسعه سیاست‌های امنیتی برای کاهش سوءاستفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 34. پایش مداوم و پاسخ به حوادث امنیتی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 35. اصول اخلاقی و الزامات قانونی در بهره‌برداری از هوش مصنوعی در کشور
• 36. ارتقای آگاهی امنیتی تیم‌های توسعه در برابر تهدیدات هوش مصنوعی
• 37. تدوین برنامه واکنش به نفوذ برای سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 38. پیش‌بینی تهدیدات نوظهور در حوزه امنیت هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 39. به‌روزرسانی و وصله‌گذاری امنیتی مدل‌ها و کتابخانه‌های مرتبط
• 40. چالش‌های امنیتی در یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با سامانه‌های سازمانی
• 41. بررسی موردی حملات موفق و راهکارهای مقابله با آن‌ها
• 42. تکنیک‌های کاهش سوگیری و جلوگیری از تولید محتوای مخرب
• 43. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای افزایش امنیت پاسخ‌های مدل
• 44. مدیریت کلیدهای API و اسرار سیستمی در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 45. روش‌های تست نفوذ جعبه‌سیاه برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 46. اهمیت مستندسازی امنیتی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 47. ارتقای تاب‌آوری سامانه‌های هوش مصنوعی در برابر حملات تزریق دستور
• 48. بررسی تأثیر محدودیت‌های سخت‌افزاری بر امنیت مدل‌های زبانی
• 49. نقش نظارت انسانی در فرآیندهای حساس تصمیم‌گیری هوش مصنوعی
• 50. تدوین نقشه راه امن‌سازی بلندمدت برای سامانه‌های هوش مصنوعی کشور