کتاب صوتی راهکارهای عملیاتی در امن‌سازی و پایش مدل‌های زبانی در سازمان‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی در امن‌سازی و پایش مدل‌های زبانی در سازمان‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و امنیت سایبری

موضوع میانی: ایمن‌سازی و ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ و چالش‌های نوین
• 2. شناسایی بردارهای حمله در تعامل با مدل‌های زبانی
• 3. دسته‌بندی تهدیدات امنیتی در سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 4. اصول طراحی ایمن در معماری‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 5. مکانیزم‌های احراز اصالت و کنترل دسترسی در دسترسی به API مدل‌ها
• 6. روش‌های تزریق دستور (Prompt Injection) و راهکارهای مقابله
• 7. شناسایی و پیشگیری از استخراج داده‌های حساس آموزشی
• 8. مدیریت نشت اطلاعات در خروجی‌های مدل‌های زبانی
• 9. روش‌های پالایش ورودی و خروجی برای جلوگیری از محتوای نامناسب
• 10. ارزیابی آسیب‌پذیری مدل‌ها در برابر حملات جعل هویت
• 11. امن‌سازی زنجیره تأمین مدل‌های زبانی و کتابخانه‌های وابسته
• 12. راهکارهای رمزنگاری داده‌ها در فرآیند استنتاج مدل
• 13. پایش بلادرنگ تعاملات کاربر و مدل برای شناسایی رفتارهای غیرعادی
• 14. ممیزی امنیتی مدل‌های زبانی پیش از استقرار در سازمان
• 15. پیاده‌سازی مکانیزم‌های لاگ‌گیری و ثبت وقایع امنیتی
• 16. تحلیل رفتاری مدل در برابر حملات زنجیره‌ای (Chain-of-Thought)
• 17. امن‌سازی فرآیند تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها با داده‌های سازمانی
• 18. حفاظت از یکپارچگی مدل در برابر حملات مسموم‌سازی داده‌ها
• 19. ارزیابی ریسک‌های امنیتی در مدل‌های متن‌باز (Open Source)
• 20. طراحی سیاست‌های امنیتی برای استفاده از هوش مصنوعی در سازمان
• 21. نقش حریم خصوصی در آموزش مدل‌ها با استفاده از یادگیری فدرال
• 22. روش‌های پاک‌سازی داده‌های آموزشی از اطلاعات حساس (PII)
• 23. راهکارهای مقابله با مهندسی معکوس مدل‌های زبانی
• 24. امن‌سازی بسترهای ابری میزبان مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. تطبیق خروجی‌های مدل با استانداردهای اخلاقی و قانونی کشور
• 26. بررسی امنیت در افزونه‌ها و ابزارهای متصل به مدل‌های زبانی
• 27. مدیریت وصله‌های امنیتی و به‌روزرسانی مدل‌های مستقر
• 28. ایجاد محیط‌های ایزوله (Sandbox) برای تست مدل‌های پرخطر
• 29. طرح واکنش به حوادث امنیتی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 30. مستندسازی و گزارش‌دهی امنیتی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 31. ارتقای آگاهی امنیتی برای توسعه‌دهندگان و کاربران مدل‌های زبانی
• 32. استانداردهای ملی و بین‌المللی در ارزیابی امنیت هوش مصنوعی
• 33. تکنیک‌های تست نفوذ خودکار بر روی مدل‌های زبانی
• 34. نظارت بر انطباق مدل با مقررات داخلی بانک مرکزی و نهادهای ناظر
• 35. استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی تهدیدات سایبری در سازمان
• 36. بررسی پایداری مدل در برابر حملات انکار سرویس (DoS)
• 37. حفاظت از مالکیت فکری و مدل‌های اختصاصی سازمان
• 38. ارزیابی دوره‌ای و بازنگری در پروتکل‌های امنیتی مدل
• 39. آینده امنیت هوش مصنوعی و رویکردهای نوین دفاعی