کتاب صوتی تشخیص حملات خصمانه به LLMها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص حملات خصمانه به LLMها

موضوع کلی: هوش مصنوعی توزیع شده و شبکه‌های LLM

موضوع میانی: حملات خصمانه (Adversarial Attacks) به LLM‌های توزیع شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تشخیص الگوهای ورودی مخرب
• 2. آشنایی با تهدیدات امنیتی مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. مبانی امنیت مدل‌های زبانی
• 4. روش‌های ارزیابی آسیب‌پذیری LLMها
• 5. حملات تزریق پرامپت: مقدمه
• 6. انواع حملات تزریق پرامپت
• 7. حملات فرار از محدودیت‌ها
• 8. حملات استخراج اطلاعات
• 9. حملات جعل هویت
• 10. تکنیک‌های مقابله با حملات تزریق پرامپت
• 11. استفاده از فیلترهای ورودی
• 12. تقویت مدل با داده‌های آموزشی مقاوم
• 13. مهندسی پرامپت برای امنیت
• 14. محدود کردن دامنه پاسخ‌های مدل
• 15. استفاده از سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS)
• 16. تشخیص ناهنجاری در ورودی‌ها و خروجی‌ها
• 17. نظارت بر رفتار مدل در زمان اجرا
• 18. تحلیل لاگ‌ها و شناسایی الگوهای مخرب
• 19. مقاومت در برابر حملات انکار سرویس (DoS)
• 20. حملات سمّی‌سازی (Poisoning Attacks)
• 21. روش‌های مقابله با حملات سمّی‌سازی
• 22. حملات استخراج مدل (Model Extraction Attacks)
• 23. حفاظت از مالکیت معنوی مدل
• 24. حملات معکوس (Adversarial Examples)
• 25. تکنیک‌های دفاعی در برابر حملات معکوس
• 26. استفاده از آموزش خصمانه (Adversarial Training)
• 27. تقویت مدل با استفاده از داده‌های مصنوعی
• 28. امنیت زنجیره تامین مدل‌های زبانی
• 29. ارزیابی ریسک امنیتی LLMها
• 30. مدیریت آسیب‌پذیری‌های امنیتی
• 31. به‌روزرسانی و پچینگ مدل‌ها
• 32. استانداردهای امنیتی برای LLMها
• 33. ملاحظات قانونی و اخلاقی در امنیت LLMها
• 34. حریم خصوصی داده‌ها در LLMها
• 35. حملات مبتنی بر تقلب (Deception Attacks)
• 36. شناسایی و مقابله با اطلاعات نادرست تولید شده توسط LLMها
• 37. استفاده از LLMها در تشخیص حملات
• 38. تحلیل رفتار کاربر برای شناسایی حملات
• 39. تشخیص حملات از طریق تحلیل معنایی
• 40. مقاومت در برابر حملات هدفمند
• 41. حملات پنهان (Stealth Attacks)
• 42. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای امنیت
• 43. بهینه‌سازی مدل برای کاهش آسیب‌پذیری
• 44. ارزیابی اثربخشی راهکارهای امنیتی
• 45. آینده امنیت مدل‌های زبانی بزرگ