اکسپرس 24
کتاب مدیریت ریسک‌های امنیتی در مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)

کتاب مدیریت ریسک‌های امنیتی در مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)

تگ‌ها: Adversarial Attacks Adversarial Machine Learning AI Security CNN CNN Text Classification Data Poisoning LLM Security Membership Inference Model Inversion Privacy Preserving AI امنیت LLM امنیت مدل‌های زبانی امنیت هوش مصنوعی امنیت و حریم خصوصی AI شبکه عصبی کانولوشنی

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 مدیریت ریسک‌های امنیتی در مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی امنیت مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 2. معماری CNN در پردازش زبان طبیعی
  • 3. پردازش توالی‌های متنی با لایه‌های کانولوشنی
  • 4. Embedding و نمایش برداری متن در مدل‌های CNN
  • 5. استخراج ویژگی‌های متنی با Convolution
  • 6. Pooling و تأثیر آن بر بازنمایی متن
  • 7. معماری‌های چندلایه CNN برای مدل‌های زبانی
  • 8. CNN یک‌بعدی برای طبقه‌بندی و تحلیل متن
  • 9. مدل‌های CNN برای تشخیص و پیش‌بینی متنی
  • 10. تفاوت تهدیدهای امنیتی مدل‌های CNN و Transformer
  • 11. سطوح حمله در مدل‌های زبانی مبتنی بر CNN
  • 12. مدل تهدید و تعریف مهاجم
  • 13. دارایی‌های امنیتی در مدل‌های زبانی CNN
  • 14. محرمانگی، یکپارچگی و دسترس‌پذیری مدل
  • 15. تهدیدهای امنیتی در مرحله آموزش
  • 16. تهدیدهای امنیتی در مرحله استنتاج
  • 17. حملات White-Box و Black-Box
  • 18. حملات Gray-Box و سناریوهای دسترسی محدود
  • 19. ارزیابی سطح حمله مدل‌های CNN
  • 20. آسیب‌پذیری‌های داده‌های آموزشی متنی
  • 21. Data Poisoning در داده‌های آموزش مدل
  • 22. Label Poisoning در مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 23. Backdoor Attack در مدل‌های CNN زبانی
  • 24. Triggerهای متنی و حملات Backdoor
  • 25. تشخیص و حذف داده‌های آلوده
  • 26. مقاوم‌سازی داده‌های آموزشی در برابر Poisoning
  • 27. حملات Adversarial به مدل‌های پردازش متن
  • 28. Adversarial Examples در داده‌های متنی
  • 29. حملات Character-Level علیه CNNهای زبانی
  • 30. حملات Word-Level و جایگزینی واژگان
  • 31. حملات Sentence-Level و تغییر ساختار متن
  • 32. حملات مبتنی بر Synonym و Semantic Perturbation
  • 33. حملات Gradient-Based علیه مدل‌های CNN
  • 34. حملات بدون گرادیان در محیط Black-Box
  • 35. حملات Query-Based به سرویس‌های مدل
  • 36. حملات Transfer-Based و انتقال نمونه‌های خصمانه
  • 37. ارزیابی میزان موفقیت حملات Adversarial
  • 38. روش‌های دفاعی در برابر Adversarial Examples
  • 39. Adversarial Training برای مدل‌های CNN
  • 40. Input Sanitization و پاک‌سازی ورودی متنی
  • 41. Adversarial Detection و تشخیص ورودی مخرب
  • 42. Robust Feature Extraction برای مدل‌های متنی
  • 43. تأثیر Preprocessing بر مقاومت امنیتی مدل
  • 44. آسیب‌پذیری Embeddingها در مدل‌های زبانی
  • 45. حملات علیه بازنمایی‌های برداری متن
  • 46. استخراج اطلاعات از Embeddingها
  • 47. حملات Inference علیه داده‌های آموزشی
  • 48. Membership Inference در مدل‌های CNN
  • 49. Model Inversion در مدل‌های پردازش متن
  • 50. Attribute Inference از خروجی مدل
  • 51. Training Data Extraction از مدل‌های زبانی
  • 52. Data Memorization و نشت اطلاعات
  • 53. تشخیص و کاهش نشت اطلاعات حساس
  • 54. حفاظت از اطلاعات شخصی در داده‌های آموزشی
  • 55. ناشناس‌سازی و حذف PII از داده‌های متنی
  • 56. Differential Privacy در آموزش مدل‌های زبانی
  • 57. Privacy-Preserving Machine Learning برای CNN
  • 58. Federated Learning برای مدل‌های متنی
  • 59. امنیت و حریم خصوصی در Federated Learning
  • 60. Gradient Leakage در آموزش توزیع‌شده
  • 61. مقاوم‌سازی Gradientها در برابر افشای داده
  • 62. Secure Aggregation در یادگیری فدرال
  • 63. Model Extraction و سرقت عملکرد مدل
  • 64. Model Stealing در مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 65. تشخیص رفتارهای مشکوک در Queryها
  • 66. محدودسازی دسترسی به API مدل
  • 67. Rate Limiting و کنترل درخواست‌های مخرب
  • 68. محافظت از مدل در برابر حملات تکراری
  • 69. حملات Evasion در زمان استنتاج
  • 70. دستکاری ورودی برای تغییر پیش‌بینی مدل
  • 71. Confidence Manipulation و سوءاستفاده از خروجی مدل
  • 72. حملات علیه سیستم‌های پیش‌پردازش متن
  • 73. امنیت Tokenization و Text Normalization
  • 74. دور زدن فیلترهای ورودی متنی
  • 75. Canonicalization و جلوگیری از Bypass
  • 76. حملات Unicode و Homoglyph در ورودی متن
  • 77. کنترل ورودی‌های غیرقابل اعتماد
  • 78. اعتبارسنجی خروجی مدل‌های زبانی
  • 79. Output Filtering و حذف محتوای ناامن
  • 80. امنیت Pipeline پردازش متن با CNN
  • 81. امنیت مدل در محیط Production
  • 82. محافظت از فایل‌ها و وزن‌های مدل
  • 83. امنیت Checkpointها و پارامترهای مدل
  • 84. مدیریت امن کلیدها و Secrets مدل
  • 85. کنترل دسترسی به مدل و زیرساخت استنتاج
  • 86. امنیت Container و محیط اجرای مدل
  • 87. ثبت رویدادهای امنیتی و Audit Logging
  • 88. پایش رفتار مدل برای کشف حملات
  • 89. شاخص‌های سنجش Robustness و Security
  • 90. طراحی تست‌های امنیتی برای مدل‌های CNN
  • 91. ساخت مجموعه‌داده ارزیابی امنیتی
  • 92. Red Teaming برای مدل‌های زبانی CNN
  • 93. Threat Modeling با رویکرد STRIDE
  • 94. اولویت‌بندی ریسک‌های امنیتی مدل
  • 95. اندازه‌گیری احتمال و اثر حمله
  • 96. طراحی برنامه کاهش ریسک امنیتی
  • 97. مدیریت چرخه عمر امنیتی مدل
  • 98. پایش Drift و تغییر الگوهای حمله
  • 99. به‌روزرسانی امن مدل و داده‌های آموزشی
  • 100. ارزیابی امنیتی نسخه‌های جدید مدل

📚 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.