فلش‌کارت‌های آموزشی چالش‌های امنیتی LLMs در محیط‌های ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره چالش‌های امنیتی LLMs در محیط‌های ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و محیط‌های ابری
• 2. آشنایی با معماری LLMها و اجزای اصلی آن‌ها
• 3. محیط‌های ابری رایج برای استقرار LLMها (AWS, Azure, GCP)
• 4. مدل‌های استقرار LLMها در محیط ابری (SaaS, PaaS, IaaS)
• 5. تهدیدات امنیتی خاص LLMها در محیط ابری
• 6. آسیب‌پذیری‌های مربوط به ورودی LLMها (Prompt Injection)
• 7. روش‌های تشخیص و مقابله با Prompt Injection
• 8. حملات مبتنی بر بازتولید داده‌ها (Data Exfiltration)
• 9. حفاظت از داده‌های حساس در LLMها
• 10. مدیریت دسترسی و کنترل هویت در LLMهای ابری
• 11. نقش رمزنگاری در امنیت LLMها
• 12. نگهداری و مدیریت کلیدهای رمزنگاری در محیط ابری
• 13. امنیت APIهای LLM در محیط ابری
• 14. آسیب‌پذیری‌های مربوط به API LLMها
• 15. روش‌های احراز هویت و مجوزدهی برای APIهای LLM
• 16. مانیتورینگ و ثبت وقایع امنیتی LLMها
• 17. سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS) و سیستم‌های پیشگیری از نفوذ (IPS) برای LLMها
• 18. تطبیق امنیت LLMها با استانداردهای امنیتی ابری (CIS, NIST)
• 19. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها در LLMهای ابری
• 20. پیکربندی امنیتی سرویس‌های ابری برای LLMها
• 21. بهترین شیوه‌ها برای امنیت LLMها در محیط‌های چند ابری
• 22. ملاحظات قانونی و انطباق‌پذیری در امنیت LLMها (GDPR, HIPAA)
• 23. حریم خصوصی داده‌ها در LLMها و تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی (Differential Privacy)
• 24. ارزیابی ریسک امنیتی LLMها در محیط ابری
• 25. تست نفوذ LLMها (Penetration Testing)
• 26. استفاده از ابزارهای امنیتی خودکار برای LLMها
• 27. آموزش امنیت LLM برای توسعه‌دهندگان و کاربران
• 28. مدیریت زنجیره تامین نرم‌افزاری LLMها
• 29. امنیت LLMها در برابر حملات Denial-of-Service (DoS)
• 30. مقایسه رویکردهای امنیتی مختلف برای LLMها
• 31. آینده امنیت LLMها و چالش‌های پیش رو