کتاب صوتی آموزش جامع پیاده‌سازی و معماری حفاظ‌های امنیتی مقاوم (AI Guardrails) در مدل‌های زبان بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی و معماری حفاظ‌های امنیتی مقاوم (AI Guardrails) در مدل‌های زبان بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و امنیت سایبری

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی حفاظ‌ها و دیوارهای دفاعی (Guardrails) در مدل‌های هوش مصنوعی و LLM

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت هوش مصنوعی و ضرورت استفاده از لایه‌های حفاظتی (Guardrails) در سیستم‌های LLM
• 2. آشنایی با انواع آسیب‌پذیری‌ها، حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection) و جیلبریک (Jailbreaking)
• 3. طراحی خطوط لوله ایمنی (Safety Pipelines) برای فیلتر کردن ورودی‌ها و خروجی‌های مدل
• 4. تشخیص و خنثی‌سازی محتوای سمی، توهین‌آمیز و غیراخلاقی در تعامل با هوش مصنوعی
• 5. پیاده‌سازی لایه‌های اعتبارسنجی معنایی برای مهار خطاهای توهم (Hallucination) در خروجی مدل
• 6. مدیریت حریم خصوصی، شناسایی و حذف اطلاعات شخصی (PII) در ورودی و خروجی مدل‌های زبانی
• 7. استفاده از مدل‌های طبقه‌بندی‌کننده سبک‌وزن (Classifiers) به عنوان نگهبانان ورودی و خروجی
• 8. کنترل و محدودسازی دامنه پاسخ‌دهی مدل بر اساس اصول و خط‌مشی‌های سازمان (Policy Enforcement)
• 9. پیاده‌سازی مکانیزم‌های دفاع در برابر حملات استخراج داده و مهندسی معکوس مدل
• 10. مدیریت درخواست‌های مخرب و جلوگیری از حملات محرومیت از سرویس (DoS) در ای‌پای هوش مصنوعی
• 11. بررسی و پیاده‌سازی چارچوب‌های منبع‌باز مدیریت ایمنی مانند NeMo Guardrails و Llama Guard
• 12. طراحی سیستم‌های بازبینی خودکار پاسخ‌های تولیدشده پیش از ارسال به کاربر نهایی
• 13. ارزیابی و تست استرس سیستم‌های حفاظتی در برابر الگوهای جدید حملات هوش مصنوعی
• 14. تنظیم دقیق آستانه‌ها (Thresholds) برای تعادل میان امنیت و دقت پاسخ‌دهی مدل
• 15. پیاده‌سازی مکانیزم‌های لاگ‌برداری امن و مانیتورینگ تلاش‌های نفوذ به مدل‌های زبانی
• 16. مدیریت استثناها، خطاهای امنیتی و بازگرداندن پاسخ‌های جایگزین امن (Fallback Responses)
• 17. بررسی چالش‌های عملکردی و بهینه‌سازی تاخیر (Latency) در اضافه کردن لایه‌های حفاظتی
• 18. تست‌های نفوذ خودکار (Red Teaming) روی مدل‌های هوش مصنوعی برای سنجش مقاومت حفاظ‌ها
• 19. طراحی معماری ابری و توزیع‌شده برای مقیاس‌پذیری سامانه‌های کنترل ایمنی هوش مصنوعی
• 20. پروژه جامع: طراحی و پیاده‌سازی یک لایه حفاظتی کامل، مقاوم و امن برای یک دستیار هوش مصنوعی سازمانی