🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Black Tuesday: چگونه با حملات Adversarial، بازار سهام را به سقوط کشاند؟ (تهدیدات و راهکارهای دفاعی)

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی در بازارهای مالی

موضوع میانی: حملات سایبری و آسیب پذیری مدل های پیش بینی سهام

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بازارهای مالی
• 2. اهمیت مدل‌های پیش‌بینی در تصمیم‌گیری‌های مالی و سرمایه‌گذاری
• 3. مروری بر ساختار بازارهای سهام، بورس اوراق بهادار و مفاهیم کلیدی
• 4. مفاهیم اساسی تحلیل تکنیکال و فاندامنتال در بازار سهام
• 5. انواع داده‌های مالی مورد استفاده در مدل‌های هوش مصنوعی (قیمت، حجم، اخبار)
• 6. معرفی ابزارهای رایج هوش مصنوعی در تحلیل مالی (پایتون، تنسورفلو، PyTorch)
• 7. چالش‌های خاص پیش‌بینی و مدل‌سازی در بازارهای مالی ناپایدار
• 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی در مالی
• 9. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و کاربرد آن در پیش‌بینی‌های مالی
• 10. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی مالی: دقت، F1-Score، MSE
• 11. نقش الگوریتم‌های معاملاتی خودکار و پرسرعت (HFT) در بازارهای مدرن
• 12. مقدمه‌ای بر ریسک‌های سایبری و امنیتی در صنایع مالی
• 13. تفاوت هوش مصنوعی و اتوماسیون در سیستم‌های مالی
• 14. بررسی کاربردهای رایج یادگیری ماشین در پیش‌بینی روند سهام و پورتفولیو
• 15. تنظیم و آماده‌سازی محیط کار برای پروژه‌های یادگیری ماشین در مالی
• 16. معرفی حملات Adversarial: چیستی، چرایی و مکانیزم‌های اصلی
• 17. ریشه‌های نظری و تاریخچه حملات Adversarial در هوش مصنوعی
• 18. مفهوم فضای ورودی، فضای ویژگی و فضای تصمیم مدل
• 19. انواع حملات Adversarial: حملات Evasion، Poisoning، Model Inversion، Model Extraction
• 20. تفاوت حملات Adversarial با خطاهای معمول مدل و نویز داده
• 21. حملات جعبه سفید (White-Box) در مقابل حملات جعبه سیاه (Black-Box)
• 22. تکنیک‌های رایج تولید نمونه‌های Adversarial (FGSM، PGD، Carlini & Wagner)
• 23. اثرات حملات Adversarial بر مدل‌های بینایی ماشین (به عنوان مقدمه)
• 24. انتقال‌پذیری (Transferability) نمونه‌های Adversarial بین مدل‌های مختلف
• 25. هدف از حملات Adversarial در سناریوهای مختلف (خرابکاری، فریب، جاسوسی)
• 26. چالش‌های تولید حملات Adversarial در داده‌های سری زمانی و مالی
• 27. پارامترهای مؤثر بر قدرت و موفقیت یک حمله Adversarial
• 28. ارزیابی موفقیت حملات Adversarial از دیدگاه مهاجم
• 29. حملات هدفمند (Targeted) در مقابل حملات غیرهدفمند (Untargeted)
• 30. مروری بر حملات Adversarial در سیستم‌های توصیه‌گر و دسته‌بندی‌کننده
• 31. مدل‌های پیش‌بینی سهام مبتنی بر رگرسیون خطی و لجستیک
• 32. استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) در تحلیل و پیش‌بینی مالی
• 33. مدل‌های شبکه عصبی بازگشتی (RNN)، LSTM و GRU برای داده‌های سری زمانی مالی
• 34. مدل‌های GARCH و ARIMA برای پیش‌بینی نوسانات و قیمت‌های مالی
• 35. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی در تحلیل سهام و اعتبار
• 36. مفهوم "بیش‌برازش" (Overfitting) در مدل‌های مالی و ارتباط آن با آسیب‌پذیری
• 37. شناسایی ویژگی‌های حیاتی (Critical Features) در داده‌های مالی
• 38. آسیب‌پذیری مدل‌ها در برابر دستکاری داده‌های ورودی (Input Perturbations)
• 39. چگونگی تأثیر تغییرات کوچک و نامحسوس در داده‌ها بر پیش‌بینی‌های مدل
• 40. حملات مسمومیت داده (Data Poisoning) در بازارهای مالی: معرفی و نمونه‌ها
• 41. حملات فریب (Evasion Attacks) بر مدل‌های زنده و عملیاتی
• 42. اهمیت تمیزی، کیفیت و یکپارچگی داده‌ها در مدل‌های مالی مقاوم
• 43. مقیاس‌پذیری و پتانسیل حملات Adversarial در بازارهای مالی بزرگ
• 44. آسیب‌پذیری مدل‌ها در برابر تغییرات سریع و ناگهانی پارادایم بازار
• 45. نقش پایداری مدل (Model Robustness) در برابر حملات هدفمند
• 46. معرفی سناریوهای حمله احتمالی به مدل‌های معاملاتی خودکار و ربات‌ها
• 47. بررسی تأثیر اخبار، رویدادها و احساسات بازار بر آسیب‌پذیری مدل‌ها
• 48. چگونگی هدف قرار دادن "ویژگی‌های پنهان" (Latent Features) در شبکه‌های عصبی عمیق
• 49. مقایسه آسیب‌پذیری مدل‌های مختلف هوش مصنوعی در برابر حملات Adversarial
• 50. آسیب‌پذیری APIهای مدل‌های پیش‌بینی مالی و نقاط دسترسی خارجی
• 51. تحلیل مقاله "The Black Tuesday Attack": مروری عمیق بر رویکرد و نتایج
• 52. اهداف نهایی حمله "سه‌شنبه سیاه": فروپاشی بازار یا دستکاری قیمت و حجم
• 53. استراتژی تولید نمونه‌های Adversarial برای قیمت‌گذاری سهام و دستکاری روند
• 54. طراحی توابع زیان (Loss Functions) اختصاصی برای حملات هدفمند مالی
• 55. مهندسی ویژگی‌های Adversarial (Adversarial Feature Engineering) در داده‌های مالی
• 56. انتخاب سهام هدف و زمان‌بندی بهینه حمله در بازار
• 57. شبیه‌سازی حملات Adversarial بر روی بازارهای مالی مجازی و داده‌های تاریخی
• 58. تأثیر حجم معاملات و نقدینگی بازار بر موفقیت یک حمله
• 59. شناسایی نقاط ضعف خاص در معماری مدل‌های پیش‌بینی مورد استفاده در مقاله
• 60. چالش‌های عملی و قانونی اجرای یک حمله "سه‌شنبه سیاه" در دنیای واقعی
• 61. تحلیل رفتار بازار پس از یک حمله موفقیت‌آمیز Adversarial و پیامدها
• 62. بررسی نقش معامله‌گران پرسرعت (High-Frequency Traders) در تقویت یا تضعیف حملات
• 63. نمونه‌های عملی (تخیلی) از دستکاری بازار با روش‌های Adversarial
• 64. مقایسه حملات Adversarial با حملات سنتی دستکاری بازار (مثل Pump and Dump)
• 65. ارزیابی اقتصادی و مالی پیامدهای یک حمله Adversarial موفق
• 66. تأثیر حملات بر اعتماد سرمایه‌گذاران، ثبات سیستم مالی و اقتصاد کلان
• 67. ابزارهای نرم‌افزاری و چارچوب‌ها برای شبیه‌سازی حملات Adversarial در مالی
• 68. بالانس بین دقت و پنهان‌کاری حمله: چگونه حمله مؤثر اما نامحسوس باشد
• 69. سناریوهای ترکیبی: استفاده از چندین نوع حمله به صورت همزمان برای اثربخشی بیشتر
• 70. مطالعه موردی: حملات Adversarial به یک مدل خاص (مثلاً یک شبکه LSTM برای پیش‌بینی قیمت)
• 71. مقدمه‌ای بر دفاع سایبری و مکانیزم‌های مقاوم‌سازی در برابر حملات Adversarial
• 72. افزایش پایداری و Robustness مدل از طریق Adversarial Training
• 73. تکنیک‌های Regularization (مانند Dropout، L1/L2) برای مقاومت در برابر حملات
• 74. استفاده از Ensemble Models و یادگیری جمعی برای افزایش Robustness
• 75. روش‌های تشخیص نمونه‌های Adversarial: تکنیک‌های پیش‌پردازش داده (Pre-processing)
• 76. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) و Outlier Detection در داده‌های مالی ورودی
• 77. تکنیک‌های مبتنی بر "پروژکشن" (Projection) برای حذف نویز Adversarial
• 78. استفاده از "تقطیر دانش" (Knowledge Distillation) برای مدل‌های مقاوم‌تر و کوچکتر
• 79. نقش شفافیت و قابلیت تفسیر مدل (Model Interpretability) در شناسایی حملات
• 80. Explainable AI (XAI) و کاربرد آن برای درک رفتار مدل در برابر دستکاری
• 81. نظارت مستمر بر عملکرد مدل و تشخیص تغییرات ناگهانی و غیرعادی در خروجی
• 82. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هشدار اولیه برای بازارهای مالی
• 83. استراتژی‌های دفاعی در سطح داده (Data-level Defenses): فیلترینگ و تصحیح
• 84. استراتژی‌های دفاعی در سطح مدل (Model-level Defenses): بازسازی و بهینه‌سازی
• 85. دفاع‌های واکنشی و پیشگیرانه (Reactive vs. Proactive Defenses) در سیستم‌های مالی
• 86. نقش بلاکچین و دفتر کل توزیع شده (DLT) در افزایش امنیت و یکپارچگی داده‌ها
• 87. ارزیابی اثربخشی و محدودیت‌های روش‌های دفاعی مختلف
• 88. چالش‌های پیاده‌سازی دفاع‌های Adversarial در سیستم‌های مالی زنده و با تأخیر کم
• 89. چارچوب‌های امنیتی هوش مصنوعی (AI Security Frameworks) و استانداردها
• 90. همکاری بین‌المللی و تبادل اطلاعات برای مقابله با تهدیدات Adversarial جهانی
• 91. ملاحظات اخلاقی، حقوقی و نظارتی حملات Adversarial در مالی
• 92. نقش قانون‌گذاران و نهادهای نظارتی (مانند SEC) در مقابله با این تهدیدات
• 93. آینده حملات Adversarial و دفاع در بازارهای مالی: چشم‌انداز 5 تا 10 ساله
• 94. هوش مصنوعی مهاجم (Adversarial AI) در مقابل هوش مصنوعی دفاعی
• 95. کاربردهای هوش مصنوعی برای کشف و پیشگیری از حملات سایبری عام
• 96. تهدیدات نوظهور: حملات Adversarial در معاملات کوانتومی و رایانش ابری
• 97. فرصت‌های تحقیق و توسعه در زمینه امنیت هوش مصنوعی مالی و بلاکچین
• 98. آمادگی سازمان‌ها و شرکت‌های مالی برای مقابله با "Black Tuesday" آینده
• 99. درس‌های آموخته شده از تاریخ بازارهای مالی و حملات سایبری
• 100. جمع‌بندی دوره، مرور مفاهیم کلیدی و چشم‌انداز شغلی در این حوزه

دوره جامع Black Tuesday: چگونه با حملات Adversarial، بازار سهام را به سقوط کشاند؟ (تهدیدات و راهکارهای دفاعی)

معرفی دوره: وقتی الگوریتم‌ها سلاح می‌شوند

تصور کنید یک روز صبح، بازارهای مالی جهانی بدون هیچ دلیل واضحی سقوط می‌کنند. میلیاردها دلار از ارزش شرکت‌ها ناپدید می‌شود و وحشت، اقتصاد جهانی را فرا می‌گیرد. اما این سقوط، نتیجه‌ی یک بحران اقتصادی کلاسیک نیست؛ بلکه حاصل دستکاری‌های بسیار کوچک و تقریباً نامرئی در داده‌های ورودی به مدل‌های هوش مصنوعی است که نبض بازارهای مالی را در دست دارند. این سناریوی دلهره‌آور، داستان علمی-تخیلی نیست، بلکه یک تهدید واقعی و روبه‌رشد در دنیای امروز است.

این دوره با الهام از مقاله علمی پیشگامانه‌ی "The Black Tuesday Attack: how to crash the stock market with adversarial examples to financial forecasting models" طراحی شده است. این مقاله نشان داد که چگونه می‌توان با ایجاد "نمونه‌های متخاصمانه" (Adversarial Examples)، مدل‌های پیش‌بینی مالی را فریب داد تا پیش‌بینی فاجعه‌باری از آینده بازار ارائه دهند؛ پیش‌بینی‌ای که خود می‌تواند به واقعیتی تلخ تبدیل شود. این حملات، که به "سه‌شنبه سیاه الگوریتمی" شهرت یافته‌اند، به دلیل ماهیت پنهان و دقت بالای مدل در پیش‌بینیِ سقوطِ خودساخته، به سختی قابل ردیابی هستند.

ما در دوره "Black Tuesday" پرده از این تهدیدات خاموش برمی‌داریم. شما نه تنها با تئوری این حملات پیچیده آشنا می‌شوید، بلکه به صورت عملی یاد می‌گیرید که چگونه می‌توان این آسیب‌پذیری‌ها را شناسایی کرد و مهم‌تر از آن، چگونه سپرهای دفاعی قدرتمندی برای محافظت از الگوریتم‌ها، سرمایه‌ها و ثبات اقتصادی در برابر این نسل جدید از حملات سایبری ساخت.

درباره دوره: از تئوری‌های آکادمیک تا سنگر دفاعی شما

این دوره یک سفر عمیق به نقطه تلاقی سه حوزه حیاتی است: امنیت سایبری، هوش مصنوعی و بازارهای مالی. ما مفاهیم پیچیده مقاله "The Black Tuesday Attack" را به زبانی ساده و کاربردی ترجمه کرده‌ایم. در این دوره، شما فراتر از تئوری خواهید رفت و به صورت عملی با ابزارها و تکنیک‌هایی آشنا می‌شوید که به شما امکان می‌دهد آسیب‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین در برابر حملات متخاصمانه را درک کرده، آن‌ها را شبیه‌سازی کنید و در نهایت، سیستم‌های مالی را در برابر آن‌ها مقاوم‌سازی نمایید. این دوره، جعبه‌ابزار شما برای مقابله با تهدیداتی است که بسیاری از متخصصان هنوز از وجود آن بی‌خبرند.

موضوعات کلیدی دوره:

• مبانی حملات متخاصمانه (Adversarial Attacks): درک عمیق از اینکه چگونه ورودی‌های دستکاری‌شده می‌توانند هوشمندترین الگوریتم‌ها را فریب دهند.
• آسیب‌پذیری مدل‌های پیش‌بینی مالی: کالبدشکافی نقاط ضعف مدل‌های سری زمانی مانند LSTM و Transformer که در قلب وال استریت استفاده می‌شوند.
• شبیه‌سازی سناریوی حمله "سه‌شنبه سیاه": یادگیری گام‌به‌گام طراحی و اجرای یک حمله متخاصمانه علیه یک مدل پیش‌بینی سهام در محیط آزمایشگاهی.
• استراتژی‌های دفاعی پیشرفته: آشنایی با تکنیک‌های مدرن مانند آموزش متخاصمانه (Adversarial Training)، تقطیر دفاعی (Defensive Distillation) و تشخیص ناهنجاری.
• اخلاق و رگولاتوری: بررسی پیامدهای اخلاقی این حملات و چشم‌انداز قوانین و مقررات برای مقابله با آن‌ها.
• آینده امنیت هوش مصنوعی در FinTech: نگاهی به نسل بعدی تهدیدات و راهکارهای دفاعی در دنیای مالی الگوریتم‌محور.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

اگر شما در یکی از دسته‌های زیر قرار دارید، این دوره برای ارتقای دانش و مهارت شما طراحی شده است:

• متخصصان امنیت سایبری و کارشناسان تست نفوذ (Red Teamers) که به دنبال ورود به حوزه امنیت هوش مصنوعی هستند.
• دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین که در حال ساخت یا نگهداری مدل‌های مالی هستند.
• تحلیل‌گران مالی و تحلیل‌گران کمی (Quants) که از مدل‌های الگوریتمی برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند.
• مدیران ریسک، مدیران ارشد فناوری (CTO) و افسران تطبیق در موسسات مالی و شرکت‌های FinTech.
• دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های کامپیوتر، هوش مصنوعی، علوم داده و امور مالی که به دنبال یک حوزه تحقیقاتی لبه علم هستند.

چرا باید در این دوره شرکت کنید؟

• یک قدم جلوتر از تهدیدات باشید: این دانش هنوز فراگیر نشده است. با یادگیری آن، شما جزو اولین متخصصانی خواهید بود که می‌توانند با این تهدیدات نوظهور مقابله کنند.
• مهارتی کمیاب و پرتقاضا کسب کنید: تخصص در تقاطع امنیت سایبری، هوش مصنوعی و مالی، شما را به یک نیروی بی‌رقیب در بازار کار تبدیل می‌کند.
• از دارایی‌ها و سازمان خود محافظت کنید: دانش عملی این دوره به شما کمک می‌کند تا سپرهای دفاعی واقعی برای محافظت از مدل‌های مالی و سرمایه‌های سازمان خود بسازید.
• مسیر شغلی خود را متحول کنید: این دوره می‌تواند سکوی پرتاب شما به سمت موقعیت‌های شغلی استراتژیک و پردرآمد در شرکت‌های پیشرو FinTech و موسسات مالی بزرگ باشد.
• دانش آکادمیک را به راهکار عملی تبدیل کنید: ما پیچیده‌ترین مفاهیم پژوهشی را به درس‌های کاربردی و پروژه‌های عملی تبدیل کرده‌ایم تا شما بتوانید بلافاصله از آن‌ها استفاده کنید.

سرفصل‌های جامع دوره (100 سرفصل کلیدی)

این دوره با پوشش 100 سرفصل عمیق و کاربردی، شما را از سطح مبانی تا تخصص کامل در زمینه امنیت مدل‌های مالی همراهی می‌کند.

بخش اول: مبانی هوش مصنوعی و بازارهای مالی (15 سرفصل)

• ۱. مقدمه‌ای بر بازارهای مالی و ساختار آن‌ها
• ۲. نقش هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی
• ۳. مبانی یادگیری ماشین: رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی
• ۴. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و پرسپترون چندلایه (MLP)
• ۵. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مشکل محوشدگی گرادیان
• ۶. معماری حافظه طولانی کوتاه-مدت (LSTM) برای تحلیل سری‌های زمانی
• ۷. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• ۸. مدل‌های Transformer و مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• ۹. کاربرد عملی LSTM و Transformer در پیش‌بینی قیمت سهام
• ۱۰. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) برای ارزیابی مدل‌های مالی
• ۱۱. مفاهیم آماری در بازارهای مالی: نوسان، ریسک و بازده
• ۱۲. داده‌های مالی: انواع داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
• ۱۳. ساخت اولین مدل پیش‌بینی ساده با Python و TensorFlow/PyTorch
• ۱۴. چالش‌های مدل‌سازی مالی: نویز، عدم ایستایی و تغییر رژیم بازار
• ۱۵. آشنایی با مفهوم "پیش‌بینی خودمحقق‌کننده" (Self-Fulfilling Prophecy)

بخش دوم: کالبدشکافی حملات متخاصمانه (Adversarial Attacks) (15 سرفصل)

• ۱۶. تعریف حمله متخاصمانه: فریب مدل‌های هوش مصنوعی
• ۱۷. فضای ورودی و فضای ویژگی: حملات در کجا رخ می‌دهند؟
• ۱۸. حملات جعبه‌سفید (White-box) در مقابل جعبه‌سیاه (Black-box)
• ۱۹. سازوکار حملات مبتنی بر گرادیان: از FGSM تا PGD
• ۲۰. پیاده‌سازی حمله Fast Gradient Sign Method (FGSM)
• ۲۱. حمله Projected Gradient Descent (PGD): یک حمله قوی‌تر
• ۲۲. حمله Carlini & Wagner (C&W): بهینه‌سازی برای حملات نامحسوس
• ۲۳. حملات مبتنی بر تصمیم (Decision-based) و مبتنی بر امتیاز (Score-based)
• ۲۴. مفهوم انتقال‌پذیری (Transferability) حملات متخاصمانه
• ۲۵. حملات فیزیکی در مقابل حملات دیجیتال
• ۲۶. کتابخانه‌های محبوب برای تولید حملات: ART, CleverHans
• ۲۷. معیارهای سنجش قدرت حمله: L0, L2, L-infinity norms
• ۲۸. حمله به مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• ۲۹. حمله به مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• ۳۰. چرا شبکه‌های عصبی عمیق به این حملات آسیب‌پذیر هستند؟

بخش سوم: حمله "سه‌شنبه سیاه" - تحلیل عمیق مقاله مرجع (10 سرفصل)

• ۳۱. بررسی چکیده و مقدمه مقاله The Black Tuesday Attack
• ۳۲. مدل تهدید (Threat Model) تعریف‌شده در مقاله
• ۳۳. تشریح سناریوی حمله: دستکاری‌های کوچک با تاثیر بزرگ
• ۳۴. نقش خودتقویتی پیش‌بینی‌های مدل در سقوط بازار
• ۳۵. تحلیل ریاضیات پشت حمله: چگونه نمونه متخاصمانه ساخته می‌شود؟
• ۳۶. حمله به کل بازار در مقابل حمله به یک سهم خاص
• ۳۷. چرا شناسایی این حمله دشوار است؟
• ۳۸. مبانی نظری دفاعی که در مقاله پیشنهاد شده است
• ۳۹. پیامدهای اقتصادی و امنیتی چنین حمله‌ای
• ۴۰. نقد و بررسی محدودیت‌ها و فرضیات مقاله

بخش چهارم: آسیب‌شناسی مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه مالی (15 سرفصل)

• ۴۱. آسیب‌پذیری خاص مدل‌های سری زمانی (LSTM, GRU)
• ۴۲. حملات تزریق داده (Data Poisoning) در فاز آموزش
• ۴۳. حملات گریز (Evasion Attacks) در فاز استنتاج
• ۴۴. حملات مهندسی معکوس مدل (Model Inversion)
• ۴۵. حملات استخراج مدل (Model Extraction)
• ۴۶. آسیب‌پذیری داده‌های جایگزین (Alternative Data)
• ۴۷. تحلیل حساسیت ورودی‌ها در مدل‌های مالی
• ۴۸. تاثیر نویزهای کوچک بر مدل‌های با پارامتر بالا
• ۴۹. سناریوهای حمله در معاملات فرکانس بالا (HFT)
• ۵۰. فریب دادن مدل‌های تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) اخبار مالی
• ۵۱. ریسک‌های امنیتی APIهای مالی و پلتفرم‌های معاملاتی
• ۵۲. بردارهای حمله از طریق داده‌های بازار (Market Data Feeds)
• ۵۳. مطالعه موردی: حملات واقعی (یا شبیه‌سازی شده) در دنیای مالی
• ۵۴. ارزیابی ریسک امنیتی یک خط لوله (Pipeline) یادگیری ماشین در FinTech
• ۵۵. نقش انسان در حلقه (Human-in-the-Loop) به عنوان یک آسیب‌پذیری

بخش پنجم: کارگاه عملی: طراحی و شبیه‌سازی حمله (15 سرفصل)

• ۵۶. آماده‌سازی محیط توسعه: Python, Jupyter, TensorFlow/Keras
• ۵۷. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های تاریخی قیمت سهام
• ۵۸. آموزش یک مدل LSTM پایه برای پیش‌بینی قیمت
• ۵۹. ارزیابی عملکرد و دقت مدل پایه
• ۶۰. پیاده‌سازی حمله FGSM روی مدل LSTM
• ۶۱. پیاده‌سازی حمله PGD برای یک سناریوی قدرتمندتر
• ۶۲. بصری‌سازی تاثیر حمله: مقایسه پیش‌بینی اصلی و پیش‌بینی فریب‌خورده
• ۶۳. شبیه‌سازی یک حمله جعبه‌سیاه با استفاده از مدل جایگزین (Substitute Model)
• ۶۴. اندازه‌گیری میزان دستکاری مورد نیاز برای فریب مدل
• ۶۵. طراحی یک حمله هدفمند (Targeted Attack) برای رساندن قیمت به یک عدد خاص
• ۶۶. تحلیل نتایج: چه زمانی حمله موفقیت‌آمیز است؟
• ۶۷. اجرای حمله روی سبدی از سهام (Portfolio)
• ۶۸. نوشتن گزارش حمله و مستندسازی یافته‌ها
• ۶۹. آشنایی با ابزارهای Red Teaming برای مدل‌های هوش مصنوعی
• ۷۰. پروژه نهایی: شبیه‌سازی یک سناریوی "سه‌شنبه سیاه" کوچک

بخش ششم: استراتژی‌های دفاعی و ساخت مدل‌های مقاوم (20 سرفصل)

• ۷۱. رویکردهای دفاعی: واکنشی (Reactive) در مقابل پیشگیرانه (Proactive)
• ۷۲. پاکسازی ورودی: تشخیص و حذف نمونه‌های متخاصمانه
• ۷۳. تکنیک‌های پیش‌پردازش دفاعی: Feature Squeezing, Spatial Smoothing
• ۷۴. آموزش متخاصمانه (Adversarial Training): آموزش مدل با داده‌های مخرب
• ۷۵. پیاده‌سازی عملی Adversarial Training برای مدل LSTM
• ۷۶. مفهوم تقطیر دفاعی (Defensive Distillation)
• ۷۷. مدل‌های ذاتا مقاوم (Inherently Robust Models)
• ۷۸. استفاده از چندین مدل (Ensemble Methods) برای افزایش مقاومت
• ۷۹. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در ورودی‌ها و خروجی‌ها
• ۸۰. اعتبارسنجی و تأیید رسمی (Formal Verification) مدل‌ها
• ۸۱. مانیتورینگ پیوسته مدل (Continuous Monitoring)
• ۸۲. مفهوم هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) به عنوان ابزار دفاعی
• ۸۳. استفاده از LIME و SHAP برای درک تصمیمات مدل
• ۸۴. ساخت یک خط لوله امن برای یادگیری ماشین (Secure ML Pipeline)
• ۸۵. چارچوب‌های ارزیابی مقاومت مدل (Robustness Benchmarks)
• ۸۶. محدودیت‌های روش‌های دفاعی فعلی
• ۸۷. معماری‌های مقاوم در برابر حملات متخاصمانه
• ۸۸. دفاع در برابر حملات Data Poisoning
• ۸۹. تکنیک‌های Randomized Smoothing
• ۹۰. پروژه نهایی: مقاوم‌سازی مدل پیش‌بینی سهام در برابر حملات

بخش هفتم: آینده، اخلاق و رگولاتوری (10 سرفصل)

• ۹۱. پیامدهای اخلاقی استفاده از این تکنیک‌ها
• ۹۲. مسئولیت قانونی در صورت وقوع یک حمله موفق
• ۹۳. نقش نهادهای نظارتی (مانند SEC) در مقابله با این تهدیدات
• ۹۴. چشم‌انداز رگولاتوری برای امنیت هوش مصنوعی در امور مالی
• ۹۵. نسل بعدی حملات: حملات کوانتومی و ...
• ۹۶. هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و تهدیدات جدید
• ۹۷. اهمیت فرهنگ امنیت در تیم‌های داده
• ۹۸. مسیرهای تحقیقاتی باز در حوزه امنیت هوش مصنوعی مالی
• ۹۹. چگونه خود را در این حوزه به‌روز نگه داریم؟
• ۱۰۰. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی برای تبدیل شدن به یک متخصص