کتاب صوتی مدل‌های زبانی بزرگ: چارچوبی برای امنیت جامع و حریم خصوصی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بزرگ: چارچوبی برای امنیت جامع و حریم خصوصی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و امنیت
• 2. تهدیدات امنیتی منحصر به فرد در LLMها
• 3. حریم خصوصی داده‌ها در LLMها: چالش‌ها و راهکارها
• 4. آسیب‌پذیری‌های رایج در LLMها
• 5. مهندسی پرامپت مخرب و روش‌های مقابله با آن
• 6. حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection Attacks)
• 7. حملات استخراج مدل (Model Extraction Attacks)
• 8. حملات عضویت (Membership Inference Attacks)
• 9. حملات بازسازی داده‌ها (Data Reconstruction Attacks)
• 10. حملات فریب (Evasion Attacks)
• 11. تکنیک‌های دفاعی در برابر مهندسی پرامپت مخرب
• 12. استفاده از لیست‌های سفید و سیاه در LLMها
• 13. تقویت ورودی (Input Sanitization) برای LLMها
• 14. محدودیت‌گذاری خروجی (Output Filtering) در LLMها
• 15. تشخیص و جلوگیری از حملات استخراج مدل
• 16. حفاظت از حریم خصوصی با استفاده از یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 17. یادگیری تفاضلی (Differential Privacy) در LLMها
• 18. حذف اطلاعات حساس از داده‌های آموزشی (Data Sanitization)
• 19. استفاده از رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
• 20. محاسبات چند طرفه امن (Secure Multi-Party Computation)
• 21. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها (Data Anonymization)
• 22. ارزیابی ریسک امنیتی در LLMها
• 23. چارچوب‌های امنیتی برای LLMها (مانند NIST AI Risk Management Framework)
• 24. استانداردهای امنیتی و حریم خصوصی مرتبط با LLMها
• 25. مدیریت کلیدها و دسترسی در LLMها
• 26. ممیزی امنیتی و تست نفوذ LLMها
• 27. پایش و نظارت بر LLMها برای تشخیص تهدیدات
• 28. پاسخ به حوادث امنیتی در LLMها
• 29. امنیت زنجیره تامین LLMها (Supply Chain Security)
• 30. مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز در مقابل مدل‌های اختصاصی: ملاحظات امنیتی
• 31. به‌روزرسانی و پچینگ LLMها
• 32. امنیت LLMها در محیط‌های ابری
• 33. امنیت LLMها در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 34. حریم خصوصی و LLMها: مقررات و قوانین (مانند GDPR، CCPA)
• 35. تأثیر LLMها بر امنیت سایبری
• 36. آینده امنیت و حریم خصوصی در LLMها
• 37. توسعه LLMهای امن و با حفظ حریم خصوصی: بهترین روش‌ها
• 38. استفاده از LLMها برای تشخیص و پاسخ به تهدیدات امنیتی