اکسپرس 24
کتاب راهکارهای نوین در حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها در برابر حملات استنتاج عضویت (Membership Inference)

کتاب راهکارهای نوین در حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها در برابر حملات استنتاج عضویت (Membership Inference)

تگ‌ها: Membership Inference امنیت سایبری امنیت مدل‌های یادگیری ماشین امنیت هوش مصنوعی تاب‌آوری هوش مصنوعی حریم خصوصی داده‌ها حفاظت از حریم خصوصی حفاظت از داده‌ها حملات استنتاج عضویت یادگیری ماشین

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 راهکارهای نوین در حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها در برابر حملات استنتاج عضویت (Membership Inference)

موضوع کلی: امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی

موضوع میانی: ارزیابی تاب‌آوری و امنیت مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی حریم خصوصی در یادگیری ماشین و ضرورت حفاظت از داده‌ها
  • 2. مفهوم حمله استنتاج عضویت و تهدیدات آن برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 3. بررسی چرخه‌حیات داده و نقاط آسیب‌پذیر در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 4. تفاوت حریم خصوصی تفاضلی با سایر روش‌های حفاظت از داده‌ها
  • 5. ارزیابی نشت اطلاعات در مدل‌های طبقه‌بندی‌کننده
  • 6. تحلیل ریسک‌های امنیتی در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 7. مبانی تئوریک حملات مبتنی بر دسترسی به خروجی مدل
  • 8. بررسی آسیب‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین در برابر پرس‌وجوهای مخرب
  • 9. روش‌های شناسایی نمونه‌های آموزشی از طریق تحلیل امتیازات اطمینان
  • 10. معماری حملات استنتاج عضویت بر پایه مدل‌های سایه
  • 11. ارزیابی تأثیر بیش‌برازش (Overfitting) بر افزایش ریسک استنتاج عضویت
  • 12. تأثیر توزیع داده‌های آموزشی بر نشت اطلاعات در زمان استنتاج
  • 13. روش‌های ارزیابی تاب‌آوری مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
  • 14. پیاده‌سازی مکانیزم‌های دفاعی مبتنی بر حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 15. نقش نویز آماری در کاهش دقت حملات استنتاج عضویت
  • 16. بررسی راهکار یادگیری فدرال به عنوان ابزاری برای حفظ حریم خصوصی
  • 17. امنیت در اشتراک‌گذاری مدل‌ها و جلوگیری از استخراج اطلاعات حساس
  • 18. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در برابر حملات جعبه‌سیاه
  • 19. روش‌های کاهش نشت اطلاعات در مراحل پیش‌پردازش داده‌ها
  • 20. استفاده از تنظیم‌کننده‌ها (Regularization) برای مقابله با استنتاج عضویت
  • 21. مکانیزم‌های پنهان‌سازی خروجی مدل برای جلوگیری از نشت اطلاعات
  • 22. ارزیابی کارایی روش‌های دفاعی در برابر حملات مبتنی بر گرادیان
  • 23. استانداردهای ملی و بین‌المللی در حفاظت از داده‌های آموزشی
  • 24. پیاده‌سازی پروتکل‌های نظارتی برای پایش حملات استنتاج عضویت
  • 25. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل با رویکرد حفظ حریم خصوصی
  • 26. بررسی چالش‌های عملیاتی در استقرار مدل‌های امن در سازمان‌ها
  • 27. استفاده از رمزنگاری هم‌ریخت (Homomorphic Encryption) در تحلیل داده‌ها
  • 28. بررسی نقش هوش مصنوعی در شناسایی و دفع حملات سایبری
  • 29. ارزیابی تطبیقی روش‌های دفاعی در برابر مهاجمان هوشمند
  • 30. اصول اخلاقی و حقوقی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی ایمن
  • 31. مدیریت ریسک داده‌های حساس در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 32. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها برای کاهش ریسک استنتاج
  • 33. نقش ممیزی‌های امنیتی در ارتقای تاب‌آوری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 34. راهکارهای نوین در طراحی معماری مدل‌های مقاوم در برابر حملات استنتاج
  • 35. تحلیل موردی حملات استنتاج بر مدل‌های پردازش تصویر
  • 36. تحلیل موردی حملات استنتاج بر مدل‌های پردازش متن
  • 37. ارزیابی هزینه‌های محاسباتی روش‌های حفاظت از حریم خصوصی
  • 38. چشم‌انداز آینده امنیت داده‌ها در برابر پیشرفت‌های یادگیری ماشین
  • 39. تدوین سیاست‌های سازمانی برای صیانت از حریم خصوصی در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 40. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی راهکارهای حفاظت از داده در برابر استنتاج عضویت

📚 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.