اکسپرس 24
کتاب تشخیص و مقابله با حملات تهدیدآمیز به سیستم‌های یادگیری عمیق

کتاب تشخیص و مقابله با حملات تهدیدآمیز به سیستم‌های یادگیری عمیق

تگ‌ها: امنیت داده امنیت سایبری امنیت هوش مصنوعی تشخیص نفوذ تهدیدات امنیتی حملات سایبری مقابله با تهدید هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

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 تشخیص و مقابله با حملات تهدیدآمیز به سیستم‌های یادگیری عمیق

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تهدیدات امنیتی در یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و امنیت سایبری
  • 2. معماری شبکه‌های عصبی عمیق و آسیب‌پذیری‌ها
  • 3. حملات تقلب (Adversarial Attacks) در یادگیری عمیق
  • 4. روش‌های تولید نمونه‌های متخاصم
  • 5. دفاع در برابر حملات تقلب: آموزش مقاوم
  • 6. حملات استخراج مدل (Model Extraction Attacks)
  • 7. حفاظت از مالکیت معنوی در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 8. حملات مسموم‌سازی داده (Data Poisoning Attacks)
  • 9. شناسایی و کاهش اثرات داده‌های مسموم
  • 10. حملات انکار سرویس (Denial of Service Attacks) بر سیستم‌های یادگیری عمیق
  • 11. بهینه‌سازی عملکرد و مقاومت در برابر حملات DoS
  • 12. حملات جانبی (Side-Channel Attacks) بر یادگیری عمیق
  • 13. تحلیل و کاهش نشت اطلاعات از مدل‌ها
  • 14. تأثیرات حریم خصوصی در یادگیری عمیق
  • 15. روش‌های حفظ حریم خصوصی: یادگیری فدرال
  • 16. یادگیری فدرال و امنیت داده‌ها
  • 17. حملات بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 18. تضمین امنیت در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 19. امنیت شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 20. کاربردهای دفاعی GANها در امنیت سایبری
  • 21. حملات بر سیستم‌های تشخیص نفوذ مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 22. بهبود دقت و مقاومت سیستم‌های تشخیص نفوذ
  • 23. امنیت در کاربردهای بینایی ماشین
  • 24. حملات و دفاع در تشخیص اشیا
  • 25. امنیت در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 26. حملات و دفاع در تحلیل احساسات
  • 27. امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 28. حملات و دفاع در فیلترینگ محتوا
  • 29. نقش رمزنگاری در امنیت یادگیری عمیق
  • 30. استفاده از رمزنگاری همومورفیک
  • 31. امنیت سخت‌افزاری در آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 32. حملات زنجیره تأمین نرم‌افزار و یادگیری عمیق
  • 33. مدیریت ریسک در پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 34. استانداردها و چارچوب‌های امنیت سایبری برای یادگیری عمیق
  • 35. قوانین و مقررات مربوط به امنیت داده در یادگیری عمیق
  • 36. ارزیابی آسیب‌پذیری در سیستم‌های یادگیری عمیق
  • 37. تست نفوذ (Penetration Testing) مدل‌های یادگیری عمیق
  • 38. ابزارهای امنیتی برای یادگیری عمیق
  • 39. نظارت و پاسخ به حوادث امنیتی در یادگیری عمیق
  • 40. تحلیل تهدیدات امنیتی در یادگیری عمیق
  • 41. پیش‌بینی و جلوگیری از حملات
  • 42. به‌روزرسانی و نگهداری سیستم‌های یادگیری عمیق امن
  • 43. تحقیق و توسعه در امنیت یادگیری عمیق
  • 44. آینده امنیت یادگیری عمیق و چالش‌های پیش رو
  • 45. روش‌های تشخیص ناهنجاری در داده‌های آموزشی
  • 46. استفاده از تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری برای شناسایی حملات
  • 47. تأثیرات حملات تقلب بر تصمیم‌گیری مدل
  • 48. روش‌های ارزیابی و کاهش تأثیرات حملات تقلب
  • 49. امنیت در یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 50. تأثیرات حملات داده بر مدل‌های یادگیری خودنظارتی
  • 51. کاربردهای یادگیری عمیق در تشخیص بدافزار
  • 52. بهبود الگوریتم‌های تشخیص بدافزار با استفاده از یادگیری عمیق
  • 53. امنیت در شبکه‌های حسگر بی‌سیم با استفاده از یادگیری عمیق
  • 54. تشخیص نفوذ در شبکه‌های حسگر با استفاده از یادگیری عمیق
  • 55. کاربردهای یادگیری عمیق در امنیت اینترنت اشیا (IoT)
  • 56. حفاظت از دستگاه‌های IoT با استفاده از یادگیری عمیق
  • 57. امنیت در خودروهای خودران با استفاده از یادگیری عمیق
  • 58. حملات و دفاع در سیستم‌های ناوبری خودران
  • 59. امنیت در سیستم‌های تشخیص چهره با استفاده از یادگیری عمیق
  • 60. حملات و دفاع در سیستم‌های احراز هویت بیومتریک
  • 61. حملات بر سیستم‌های تشخیص گفتار با استفاده از یادگیری عمیق
  • 62. حفاظت از سیستم‌های تشخیص گفتار در برابر حملات صوتی
  • 63. امنیت در سیستم‌های ترجمه ماشینی با استفاده از یادگیری عمیق
  • 64. حملات و دفاع در سیستم‌های پردازش زبان طبیعی
  • 65. بررسی موردی حملات امنیتی موفق به سیستم‌های یادگیری عمیق
  • 66. درس‌های آموخته‌شده از حملات واقعی
  • 67. استراتژی‌های کاهش خطر در پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 68. بهبود امنیت با استفاده از معماری‌های مقاوم
  • 69. استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی برای افزایش امنیت
  • 70. تأثیرات سخت‌افزار بر امنیت یادگیری عمیق
  • 71. معماری‌های مقاوم در برابر حملات سخت‌افزاری
  • 72. آشنایی با مفاهیم امنیت سایبری برای متخصصان یادگیری عمیق
  • 73. آموزش امنیت سایبری به توسعه‌دهندگان یادگیری عمیق
  • 74. نقش اخلاق در توسعه و استقرار سیستم‌های یادگیری عمیق امن
  • 75. اصول اخلاقی در استفاده از یادگیری عمیق برای امنیت سایبری

📚 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.