اکسپرس 24
کتاب امنیت در زمان پیاده‌سازی LLMs: بهترین شیوه‌ها

کتاب امنیت در زمان پیاده‌سازی LLMs: بهترین شیوه‌ها

تگ‌ها: LLM security best practices امنیت LLM امنیت داده مدل زبانی امنیت هوش مصنوعی بهترین شیوه‌ها امنیت پیاده سازی مدل زبانی حریم خصوصی LLM مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی امن

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره امنیت در زمان پیاده‌سازی LLMs: بهترین شیوه‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایه امنیت در مدل‌های زبان بزرگ
  • 2. مبانی معماری مدل‌های زبان بزرگ و نقاط آسیب‌پذیر
  • 3. چرخه حیات توسعه مدل‌های زبان بزرگ
  • 4. شناسایی و دسته‌بندی تهدیدات امنیتی در LLMs
  • 5. حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection) و روش‌های مقابله
  • 6. حملات دستکاری داده‌های آموزشی (Data Poisoning)
  • 7. حملات استخراج مدل (Model Extraction)
  • 8. حملات بازگشت به عقب (Backdoor Attacks)
  • 9. حملات انکار سرویس (Denial of Service) در LLMs
  • 10. حملات افشای اطلاعات حساس (Sensitive Data Leakage)
  • 11. امنیت داده‌های ورودی و خروجی در LLMs
  • 12. مدیریت دسترسی و احراز هویت در سیستم‌های LLM
  • 13. رمزنگاری داده‌ها در زمان استراحت و انتقال
  • 14. اصول امن‌سازی زیرساخت‌های استقرار LLMs
  • 15. امنیت APIهای مرتبط با LLMs
  • 16. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها و وصله‌های امنیتی
  • 17. مانیتورینگ و ثبت رویدادهای امنیتی در LLMs
  • 18. پاسخ به حوادث امنیتی مرتبط با LLMs
  • 19. تدوین سیاست‌ها و رویه‌های امنیتی برای LLMs
  • 20. آموزش و آگاهی‌بخشی امنیتی به کاربران LLMs
  • 21. بررسی امنیتی مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز
  • 22. ارزیابی ریسک امنیتی در پیاده‌سازی LLMs
  • 23. اصول طراحی امن (Secure Design Principles) برای LLMs
  • 24. تکنیک‌های کاهش حملات تزریق پرامپت
  • 25. روش‌های تشخیص و جلوگیری از دستکاری داده‌های آموزشی
  • 26. راهکارهای محافظت در برابر حملات استخراج مدل
  • 27. پیاده‌سازی مکانیسم‌های دفاعی در برابر حملات بازگشت به عقب
  • 28. استراتژی‌های مقابله با حملات انکار سرویس
  • 29. روش‌های جلوگیری از افشای اطلاعات حساس در LLMs
  • 30. امنیت حریم خصوصی کاربران در تعامل با LLMs
  • 31. استانداردهای امنیتی و چارچوب‌های انطباق برای LLMs
  • 32. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی (Privacy-Preserving Techniques)
  • 33. استفاده از تکنیک‌های یادگیری فدرال (Federated Learning) برای امنیت
  • 34. امنیت در مدل‌های زبان بزرگ چندوجهی (Multimodal LLMs)
  • 35. مدیریت و امنیت مدل‌های زبان بزرگ در محیط‌های ابری
  • 36. امنیت در مدل‌های زبان بزرگ در لبه (Edge LLMs)
  • 37. تست نفوذ (Penetration Testing) برای LLMs
  • 38. تحلیل استاتیک و داینامیک کد برای امنیت LLMs
  • 39. استفاده از ابزارهای تحلیل امنیتی خودکار
  • 40. مدیریت ریسک‌های امنیتی در طول چرخه عمر LLM
  • 41. اصول اعتماد صفر (Zero Trust) در معماری LLM
  • 42. امنیت در فرایند Fine-tuning مدل‌های زبان بزرگ
  • 43. مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری
  • 44. شناسایی و کاهش سوگیری‌های امنیتی در LLMs
  • 45. امنیت در برابر حملات مهندسی اجتماعی با استفاده از LLMs
  • 46. حفاظت از مدل در برابر دستکاری‌های ظریف
  • 47. تکنیک‌های تشخیص محتوای تولید شده توسط LLM (AI-generated Content Detection)
  • 48. پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS) برای LLMs
  • 49. امنیت در زمان استفاده از LLMs برای تولید کد
  • 50. مدیریت و امنیت مدل‌های زبان بزرگ در سازمان‌های دولتی
  • 51. اهمیت امنیت در LLMs برای حفاظت از زیرساخت‌های حیاتی
  • 52. قوانین و مقررات مرتبط با امنیت داده‌ها و LLMs در ایران
  • 53. نقش نهادهای نظارتی در تأمین امنیت LLMs
  • 54. آموزش اصول اخلاقی در توسعه و استفاده از LLMs
  • 55. اصول همکاری با تیم‌های امنیتی در پروژه‌های LLM
  • 56. مدیریت ریسک‌های ارتباطی و اطلاعاتی در LLMs
  • 57. امنیت در مدل‌های زبان بزرگ برای پردازش زبان طبیعی فارسی
  • 58. چالش‌های امنیتی در LLMs با زبان فارسی
  • 59. روش‌های ارزیابی امنیتی مدل‌های زبان بزرگ بومی
  • 60. اهمیت بومی‌سازی دانش امنیت LLMs
  • 61. تدوین راهنمای عملیاتی امنیت LLMs
  • 62. آموزش پیشرفته تکنیک‌های دفاعی در LLMs
  • 63. امنیت در معماری‌های توزیع شده LLM
  • 64. روش‌های کاهش حملات Cross-Site Scripting (XSS) در واسط‌های LLM
  • 65. مدیریت و امنیت توکن‌های دسترسی (Access Tokens)
  • 66. اصول رمزنگاری کلید عمومی (Public-Key Cryptography) در LLMs
  • 67. امنیت در استفاده از LLMs برای تحلیل داده‌های حساس
  • 68. مدیریت و امنیت لاگ‌های سیستم در LLMs
  • 69. روش‌های پیشگیری از حملات SQL Injection در برنامه‌های مرتبط با LLM
  • 70. اهمیت ممیزی امنیتی منظم LLMs
  • 71. تکنیک‌های کاهش حملات Man-in-the-Middle (MitM)
  • 72. امنیت در مدل‌های زبان بزرگ برای اتوماسیون وظایف
  • 73. مدیریت و امنیت داده‌های پیکربندی LLM
  • 74. استفاده از تکنیک‌های Anomaly Detection برای شناسایی تهدیدات
  • 75. امنیت در فرایند انتشار و به‌روزرسانی LLMs
  • 76. نقش هوش مصنوعی در ارتقاء امنیت LLMs
  • 77. چالش‌های امنیتی در مدل‌های زبان بزرگ مقیاس‌پذیر
  • 78. امنیت در استفاده از LLMs برای پشتیبانی مشتری
  • 79. مدیریت و امنیت دانش‌بنیان در LLMs
  • 80. تکنیک‌های جلوگیری از حملات Replay
  • 81. اصول رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption) و کاربرد آن در LLMs
  • 82. امنیت در مدل‌های زبان بزرگ مبتنی بر بلاکچین
  • 83. مدیریت و امنیت منابع سیستمی در LLMs
  • 84. روش‌های مقابله با حملات Brute-Force
  • 85. اهمیت امنیت در LLMs برای حفظ منافع ملی
  • 86. طراحی سیستم‌های امنیتی مقاوم در برابر خطا (Fault-Tolerant)
  • 87. امنیت در استفاده از LLMs برای تحلیل امنیتی
  • 88. مدیریت و امنیت کلیدهای رمزنگاری
  • 89. تکنیک‌های تشخیص و جلوگیری از حملات Port Scanning
  • 90. اصول امنیت در توسعه نرم‌افزارهای مرتبط با LLM
  • 91. مدیریت و امنیت کوکی‌ها و نشست‌های کاربری
  • 92. اهمیت فرهنگ‌سازی امنیتی در سازمان‌ها
  • 93. امنیت در مدل‌های زبان بزرگ برای کاربردهای نظامی (با رعایت چارچوب‌های امنیتی)
  • 94. مدیریت و امنیت فایل‌های پیکربندی حساس
  • 95. تکنیک‌های کاهش حملات Directory Traversal
  • 96. اصول امنیت در تست و اعتبارسنجی LLMs
  • 97. مدیریت و امنیت داده‌های لاگ تراکنشی
  • 98. امنیت در استفاده از LLMs برای پردازش اطلاعات محرمانه
  • 99. مدیریت و امنیت مجوزهای دسترسی به منابع
  • 100. تکنیک‌های جلوگیری از حملات Cross-Site Request Forgery (CSRF)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.