کتاب صوتی حملات سمّی‌سازی داده (Data Poisoning) در LLMها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره حملات سمّی‌سازی داده (Data Poisoning) در LLMها

موضوع کلی: هوش مصنوعی توزیع شده و شبکه‌های LLM

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با حملات سمّی‌سازی داده
• 2. مبانی یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. فرآیند آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. انواع داده‌های آموزشی و نقش آن‌ها
• 5. آسیب‌پذیری‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. حملات سمّی‌سازی داده: تعریف و اهداف
• 7. انواع حملات سمّی‌سازی داده
• 8. حملات نفوذ برچسب (Label Flipping)
• 9. حملات داده‌های مخرب (Malicious Data Injection)
• 10. حملات داده‌های متضاد (Conflicting Data Attacks)
• 11. تاثیر حملات سمّی‌سازی داده بر عملکرد مدل
• 12. روش‌های تشخیص حملات سمّی‌سازی داده
• 13. تحلیل آماری داده‌های آموزشی
• 14. تشخیص ناهنجاری در داده‌ها
• 15. استفاده از مدل‌های تشخیص نفوذ
• 16. تقویت مدل در برابر حملات سمّی‌سازی داده
• 17. فیلتر کردن داده‌های آموزشی
• 18. پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها
• 19. استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی
• 20. یادگیری فعال برای کاهش آسیب‌پذیری
• 21. روش‌های دفاعی مبتنی بر معماری مدل
• 22. استفاده از تکنیک‌های تجمیع (Ensemble Methods)
• 23. محافظت از حریم خصوصی داده‌ها در برابر سمّی‌سازی
• 24. حملات سمّی‌سازی داده در کاربردهای خاص
• 25. حملات سمّی‌سازی داده در پردازش زبان طبیعی
• 26. حملات سمّی‌سازی داده در بینایی ماشین
• 27. حملات سمّی‌سازی داده در سیستم‌های توصیه‌گر
• 28. مطالعه موردی: حملات سمّی‌سازی داده در تشخیص هرزنامه
• 29. مطالعه موردی: حملات سمّی‌سازی داده در تشخیص تقلب
• 30. ارزیابی اثربخشی روش‌های دفاعی
• 31. مقایسه روش‌های مختلف تشخیص و دفاع
• 32. متریک‌های ارزیابی حملات سمّی‌سازی داده
• 33. چالش‌ها و محدودیت‌های روش‌های دفاعی
• 34. آینده حملات سمّی‌سازی داده و روش‌های مقابله با آن‌ها
• 35. نقش هوش مصنوعی در تشخیص و دفاع
• 36. استفاده از یادگیری تقویتی برای دفاع
• 37. تکنیک‌های داده‌کاوی برای شناسایی داده‌های مخرب
• 38. تحلیل رفتار مدل در طول آموزش
• 39. مدیریت ریسک و امنیت داده در آموزش LLMها
• 40. اهمیت نظارت مداوم بر داده‌های آموزشی
• 41. پیاده‌سازی سیستم‌های هشدار اولیه
• 42. بهترین روش‌ها برای جلوگیری از حملات سمّی‌سازی داده
• 43. استانداردهای امنیتی داده برای LLMها
• 44. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMها
• 45. قوانین و مقررات مرتبط با امنیت داده