اکسپرس 24
کتاب حریم خصوصی در مدل‌های زبانی برای پردازش داده‌های مربوط به تجارت

کتاب حریم خصوصی در مدل‌های زبانی برای پردازش داده‌های مربوط به تجارت

تگ‌ها: Differential Privacy Enterprise AI LLM Privacy LLM Security Privacy-Preserving AI Prompt Injection RAG Security امنیت RAG امنیت داده امنیت مدل‌های زبانی حریم خصوصی LLM حریم خصوصی سازمانی حفاظت از داده‌های تجاری حفاظت اطلاعات هوش مصنوعی سازمانی

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 حریم خصوصی در مدل‌های زبانی برای پردازش داده‌های مربوط به تجارت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی حریم خصوصی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. انواع داده‌های حساس تجاری در سامانه‌های مبتنی بر LLM
  • 3. تهدیدهای حریم خصوصی در پردازش متون تجاری
  • 4. مدل تهدید برای کاربردهای سازمانی LLM
  • 5. چرخه عمر داده در سامانه‌های زبانی
  • 6. شناسایی و طبقه‌بندی اطلاعات محرمانه تجاری
  • 7. ناشناس‌سازی داده‌های متنی پیش از ارسال به LLM
  • 8. شبه‌ناشناس‌سازی و جایگزینی شناسه‌های حساس
  • 9. حذف اطلاعات قابل شناسایی از اسناد تجاری
  • 10. کاهش نشت اطلاعات در فرایند آماده‌سازی داده
  • 11. حریم خصوصی در Prompt Engineering
  • 12. طراحی Promptهای کم‌خطر برای داده‌های سازمانی
  • 13. مدیریت اطلاعات محرمانه در Context Window
  • 14. کنترل داده‌های ورودی و خروجی مدل زبانی
  • 15. حملات استخراج اطلاعات از LLM
  • 16. حملات Membership Inference و پیامدهای آن
  • 17. حملات Prompt Injection با هدف افشای داده
  • 18. حملات استخراج داده‌های آموزشی از مدل
  • 19. ریسک‌های حافظه و نگهداری مکالمات در LLM
  • 20. ارزیابی نشت اطلاعات در پاسخ‌های مدل
  • 21. حریم خصوصی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 22. حفاظت از داده‌های تجاری هنگام آموزش اختصاصی مدل
  • 23. Fine-tuning با داده‌های محدود و حساس
  • 24. یادگیری فدرال برای کاربردهای سازمانی LLM
  • 25. یادگیری تفاضلی و Differential Privacy در LLM
  • 26. موازنه حریم خصوصی و کیفیت مدل
  • 27. محدودسازی دسترسی مدل به داده‌های سازمانی
  • 28. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش برای LLM
  • 29. تفکیک داده‌های عمومی، داخلی و محرمانه
  • 30. مدیریت هویت و مجوزهای کاربران سامانه‌های LLM
  • 31. امنیت داده در معماری‌های RAG
  • 32. حریم خصوصی در بازیابی اسناد سازمانی
  • 33. کنترل دسترسی در پایگاه‌های برداری
  • 34. جلوگیری از بازیابی اسناد غیرمجاز
  • 35. فیلترکردن داده‌های حساس در RAG
  • 36. امنیت Embeddingها و بردارهای متنی
  • 37. حفاظت از داده در APIهای مدل‌های زبانی
  • 38. ریسک‌های حریم خصوصی در استفاده از LLMهای ابری
  • 39. مقایسه ملاحظات حریم خصوصی در مدل‌های ابری و محلی
  • 40. پردازش محلی داده‌های محرمانه با LLM
  • 41. رمزنگاری داده‌های تجاری در سامانه‌های زبانی
  • 42. رمزنگاری داده در انتقال و ذخیره‌سازی
  • 43. مدیریت کلیدهای رمزنگاری برای داده‌های سازمانی
  • 44. ثبت رویدادها بدون افشای اطلاعات حساس
  • 45. ممیزی دسترسی و استفاده از داده‌های تجاری
  • 46. مانیتورینگ نشت اطلاعات در سامانه‌های LLM
  • 47. سیاست‌های نگهداری و حذف داده‌های مکالمه
  • 48. حداقل‌سازی داده در کاربردهای سازمانی هوش مصنوعی
  • 49. تفکیک محیط توسعه، آزمایش و تولید برای داده‌های حساس
  • 50. حریم خصوصی در پردازش قراردادها با LLM
  • 51. حریم خصوصی در تحلیل گزارش‌های مالی با LLM
  • 52. حریم خصوصی در پردازش ایمیل‌ها و مکاتبات تجاری
  • 53. حریم خصوصی در تحلیل اسناد منابع انسانی
  • 54. حریم خصوصی در پردازش اطلاعات مشتریان
  • 55. حریم خصوصی در تحلیل داده‌های فروش و بازاریابی
  • 56. مدیریت داده‌های محرمانه در دستیارهای سازمانی
  • 57. طراحی معماری Privacy-Preserving برای LLM
  • 58. الزامات حریم خصوصی در سامانه‌های چندمدلی
  • 59. ارزیابی ریسک تأمین‌کنندگان مدل و API
  • 60. مدیریت داده‌های شخص ثالث در کاربردهای LLM
  • 61. سنجش ریسک حریم خصوصی پیش از استقرار مدل
  • 62. طراحی سیاست استفاده مسئولانه از LLM در سازمان
  • 63. مستندسازی جریان داده و نقاط دسترسی مدل
  • 64. ارزیابی Privacy Impact برای پروژه‌های LLM
  • 65. طراحی کنترل‌های پیشگیرانه و کشف نشت داده
  • 66. آزمون امنیت و حریم خصوصی مدل‌های زبانی
  • 67. ساخت مجموعه‌داده آزمایشی بدون اطلاعات واقعی محرمانه
  • 68. طراحی سناریوهای تست افشای اطلاعات
  • 69. تحلیل پاسخ‌های پرریسک و خروجی‌های حساس
  • 70. واکنش به رخدادهای نشت اطلاعات در سامانه LLM
  • 71. پایش مستمر ریسک‌های حریم خصوصی پس از استقرار
  • 72. طراحی معماری Zero Trust برای کاربردهای LLM
  • 73. حاکمیت داده و مالکیت اطلاعات در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 74. مدیریت رضایت و حقوق صاحبان داده
  • 75. ملاحظات حریم خصوصی در انتقال برون‌مرزی داده
  • 76. هماهنگ‌سازی سیاست‌های حریم خصوصی با الزامات کسب‌وکار
  • 77. طراحی راهکار عملی حفاظت از داده در یک سامانه تجاری مبتنی بر LLM

📚 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.