کتاب صوتی راهکارهای ایمن‌سازی و مدل‌سازی تهدیدات در سامانه‌های هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای ایمن‌سازی و مدل‌سازی تهدیدات در سامانه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: امنیت سایبری و حفاظت از سامانه‌های هوشمند

موضوع میانی: امنیت در چرخه‌حیات یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت در چرخه‌حیات توسعه هوش مصنوعی
• 2. شناسایی دارایی‌های ارزشمند در سامانه‌های یادگیری ماشین
• 3. مدل‌سازی تهدیدات در اکوسیستم هوش مصنوعی
• 4. بررسی آسیب‌پذیری‌های زنجیره تأمین مدل‌های یادگیری ماشین
• 5. امنیت در جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های آموزشی
• 6. حفاظت از یکپارچگی داده‌ها در برابر مسموم‌سازی
• 7. روش‌های شناسایی و مقابله با حملات مسموم‌سازی داده
• 8. امنیت در مرحله آموزش مدل و جلوگیری از نشت اطلاعات
• 9. ارزیابی ریسک در انتخاب کتابخانه‌ها و چارچوب‌های متن‌باز
• 10. امنیت در مخازن کد و مدیریت نسخه‌های مدل
• 11. شناسایی نقاط ضعف در خطوط لوله استقرار خودکار
• 12. حفاظت از محیط‌های اجرا و زیرساخت‌های ابری
• 13. مدیریت دسترسی‌ها و احراز هویت در سامانه‌های هوشمند
• 14. امنیت در مدل‌های مستقر شده و جلوگیری از استخراج مدل
• 15. شناسایی حملات استنتاج عضویت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. مقابله با حملات وارونگی مدل برای بازیابی داده‌های حساس
• 17. ایمن‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی مدل
• 18. نظارت بر رفتار مدل در محیط عملیاتی برای شناسایی ناهنجاری‌ها
• 19. پاسخ به رخدادهای امنیتی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 20. تأمین حریم خصوصی در یادگیری ماشین با استفاده از حریم خصوصی تفاضلی
• 21. استفاده از یادگیری فدرال برای حفظ محرمانگی داده‌ها
• 22. بررسی امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ و جلوگیری از تزریق دستورات
• 23. ارزیابی تاب‌آوری مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات خصمانه
• 24. اصول طراحی مقاوم در برابر دست‌کاری ورودی‌ها
• 25. امنیت در سیستم‌های تصمیم‌گیر خودکار و جلوگیری از سوگیری مخرب
• 26. استانداردهای امنیتی و چارچوب‌های نظارتی در هوش مصنوعی
• 27. مستندسازی و گزارش‌دهی تهدیدات در چرخه حیات مدل
• 28. تست نفوذ اخلاقی در سامانه‌های یادگیری ماشین
• 29. حفاظت از مالکیت فکری و مدل‌های آموزش‌دیده
• 30. آموزش تیم‌های توسعه برای ارتقای فرهنگ امنیت سایبری
• 31. پایش مداوم و تحلیل لاگ‌های امنیتی در سامانه‌های هوشمند
• 32. امنیت در فرآیندهای بازآموزی و بروزرسانی خودکار مدل
• 33. حفاظت از زیرساخت‌های سخت‌افزاری و شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی
• 34. استفاده از ابزارهای تحلیل ایستا و پویا برای کشف آسیب‌پذیری کد
• 35. ایمن‌سازی محیط‌های توسعه و آزمایشگاه‌های داده
• 36. ارزیابی خطرات ناشی از وابستگی‌های شخص ثالث
• 37. پیاده‌سازی استراتژی‌های دفاع در عمق برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 38. امنیت در تبادل داده میان سرویس‌های هوشمند
• 39. حسابرسی امنیتی و انطباق با مقررات ملی حفاظت از داده‌ها