کتاب صوتی راهکارهای نوین در تولید کد امن و مقاوم‌سازی دستورات (Prompt Hardening) با هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در تولید کد امن و مقاوم‌سازی دستورات (Prompt Hardening) با هوش مصنوعی

موضوع کلی: امنیت فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ایمن‌سازی تعامل با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت در تعامل با مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. شناسایی مخاطرات امنیتی در مهندسی پرامپت
• 3. مفهوم نشت داده‌ها در خروجی‌های هوش مصنوعی
• 4. اصول طراحی پرامپت‌های مقاوم در برابر حملات تزریق
• 5. بررسی آسیب‌پذیری‌های مدل‌های زبانی در تولید کد
• 6. تکنیک‌های اعتبارسنجی خروجی‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 7. مقابله با حملات Prompt Injection در سامانه‌های مبتنی بر LLM
• 8. استانداردهای امنیت در تولید کد منبع با کمک هوش مصنوعی
• 9. مدیریت دسترسی و احراز هویت در تعامل با مدل‌های زبانی
• 10. جداسازی داده‌های حساس از دستورات ارسالی به مدل
• 11. پیاده‌سازی مکانیزم‌های فیلترینگ در ورودی و خروجی مدل
• 12. روش‌های کاهش اثر توهم (Hallucination) در تولید کدهای حساس
• 13. ارزیابی ریسک در ادغام مدل‌های زبانی در چرخه‌ توسعه نرم‌افزار
• 14. تکنیک‌های Jailbreak و روش‌های مقابله با آن در سیستم‌های داخلی
• 15. استفاده از سیستم‌های نظارتی برای پایش پرامپت‌های مخرب
• 16. امن‌سازی محیط‌های توسعه یکپارچه با هوش مصنوعی
• 17. اصول طراحی ساختارهای دستوری با کمترین سطح دسترسی
• 18. پایش و ثبت وقایع در تعاملات هوش مصنوعی
• 19. شناسایی الگوهای تولید کد ناامن توسط مدل‌های زبانی
• 20. تکنیک‌های پاک‌سازی داده‌های آموزشی برای ارتقای امنیت
• 21. استفاده از مدل‌های محلی (Local LLMs) برای حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 22. راهکارهای جلوگیری از افشای اسرار تجاری در پرامپت‌ها
• 23. تست نفوذ بر روی سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 24. ایمن‌سازی زنجیره تأمین نرم‌افزار در حضور هوش مصنوعی
• 25. روش‌های بازرسی کد (Code Review) خودکار با کمک مدل‌های امن
• 26. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 27. اصول مستندسازی امن در پروژه‌های توسعه یافته با هوش مصنوعی
• 28. پیاده‌سازی سیاست‌های حاکمیتی در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
• 29. تکنیک‌های رمزنگاری برای داده‌های ارسالی به مدل‌های ابری
• 30. پایش رفتارهای غیرعادی در کدهای تولید شده توسط ماشین
• 31. مقابله با تزریق دستورات غیرمجاز در رابط‌های کاربری هوش مصنوعی
• 32. تضمین انطباق کدهای تولیدی با استانداردهای امنیتی ملی
• 33. روش‌های بازخوردگیری و اصلاح پرامپت‌های ناامن
• 34. طراحی معماری سیستم‌های مقاوم در برابر حملات هوش مصنوعی
• 35. استانداردسازی فرآیند بررسی کدهای تولیدی در تیم‌های نرم‌افزاری
• 36. حفاظت از مالکیت فکری در تولید کد توسط هوش مصنوعی
• 37. شناسایی و حذف کدهای دارای آسیب‌پذیری‌های شناخته شده (CVE)
• 38. کاربرد تحلیل‌گرهای ایستا (Static Analysis) در کنار هوش مصنوعی
• 39. ایجاد لایه‌های دفاعی در برابر حملات مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 40. تداوم امنیت در چرخه عمر نرم‌افزار (DevSecOps) با هوش مصنوعی