اکسپرس 24
کتاب محافظت از مدل‌های زبانی متن‌باز: تشخیص و کاهش آسیب‌پذیری‌ها

کتاب محافظت از مدل‌های زبانی متن‌باز: تشخیص و کاهش آسیب‌پذیری‌ها

تگ‌ها: Open Source LLM آسیب‌پذیری LLM امنیت LLM امنیت داده امنیت سایبری متن‌باز محافظت از مدل‌ها مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی 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 محافظت از مدل‌های زبانی متن‌باز: تشخیص و کاهش آسیب‌پذیری‌ها

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: امنیت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و امنیت آن‌ها
  • 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ: یک بررسی اجمالی
  • 3. تهدیدات امنیتی رایج در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 4. حملات تزریق پرامپت: اصول و انواع
  • 5. حملات استخراج اطلاعات: روش‌ها و پیشگیری
  • 6. حملات انکار سرویس (DoS) بر مدل‌های زبانی
  • 7. آسیب‌پذیری‌های مربوط به داده‌های آموزشی
  • 8. حملات مسموم‌سازی داده‌ها: تهدید و مقابله
  • 9. حملات عضویت (Membership Inference Attacks)
  • 10. حملات بازسازی مدل (Model Reconstruction Attacks)
  • 11. حفاظت از حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
  • 12. تکنیک‌های دیفرانسلیال پریواسی (Differential Privacy)
  • 13. محافظت از مدل‌ها در برابر سرقت مالکیت معنوی
  • 14. تست نفوذ مدل‌های زبانی بزرگ
  • 15. ابزارهای خودکار برای ارزیابی امنیت LLM
  • 16. چارچوب‌های ارزیابی آسیب‌پذیری LLM
  • 17. بهینه‌سازی مدل برای کاهش آسیب‌پذیری‌ها
  • 18. تکنیک‌های تقطیر مدل (Model Distillation)
  • 19. یادگیری فدرال (Federated Learning) و امنیت LLM
  • 20. آموزش تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) و ملاحظات امنیتی
  • 21. نظارت بر رفتار مدل در زمان اجرا
  • 22. تشخیص ناهنجاری و رفتارهای مخرب در LLM
  • 23. مدیریت ریسک امنیتی در LLM
  • 24. سیاست‌ها و رویه‌های امنیتی برای LLM
  • 25. انطباق با مقررات و استانداردهای امنیتی
  • 26. به‌روزرسانی و پچینگ مدل‌های زبانی
  • 27. مدیریت زنجیره تامین مدل‌های زبانی متن‌باز
  • 28. امنیت مدل‌های زبانی در محیط‌های ابری
  • 29. حملات زنجیره تامین (Supply Chain Attacks) بر LLM
  • 30. استفاده از رمزنگاری برای حفاظت از LLM
  • 31. تکنیک‌های مبهم‌سازی مدل (Model Obfuscation)
  • 32. محدودیت‌های دسترسی و کنترل‌های احراز هویت
  • 33. امنیت APIهای مدل‌های زبانی
  • 34. مقابله با سوءاستفاده از LLM در تولید محتوای مخرب
  • 35. تشخیص و فیلتر کردن محتوای نامناسب تولید شده توسط LLM
  • 36. حملات مهندسی اجتماعی با استفاده از LLM
  • 37. مقابله با اخبار جعلی و اطلاعات نادرست تولید شده توسط LLM
  • 38. تکنیک‌های تشخیص محتوای تولید شده توسط LLM
  • 39. استفاده از نشانه‌گذاری آب (Watermarking) برای ردیابی محتوا
  • 40. امنیت LLM در برنامه‌های کاربردی چت‌بات
  • 41. حملات به چت‌بات‌ها و روش‌های مقابله
  • 42. امنیت LLM در سیستم‌های خلاصه‌سازی متن
  • 43. حملات به سیستم‌های ترجمه ماشینی مبتنی بر LLM
  • 44. امنیت LLM در سیستم‌های تولید کد
  • 45. حملات به سیستم‌های پاسخگویی به سؤالات
  • 46. حفاظت از LLM در برابر حملات adversarial
  • 47. تکنیک‌های دفاعی adversarial training
  • 48. بهبود استحکام LLM در برابر ورودی‌های مخرب
  • 49. تحلیل و بررسی کد منبع LLM برای یافتن آسیب‌پذیری‌ها
  • 50. ابزارهای تحلیل استاتیک و دینامیک برای LLM
  • 51. بهترین شیوه‌های توسعه امن LLM
  • 52. معماری امنیتی LLM: لایه‌ها و اجزا
  • 53. استانداردهای امنیتی برای LLM: بررسی و مقایسه
  • 54. آینده امنیت مدل‌های زبانی بزرگ
  • 55. تحقیقات جدید در زمینه امنیت LLM
  • 56. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو در امنیت LLM
  • 57. مطالعه موردی: تحلیل یک حمله موفقیت‌آمیز به LLM
  • 58. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سیستم امنیتی LLM
  • 59. نقش هوش مصنوعی در امنیت LLM
  • 60. استفاده از یادگیری ماشین برای تشخیص حملات
  • 61. آزمایش و ارزیابی مداوم امنیت LLM
  • 62. نگهداری و به‌روزرسانی مداوم سیستم‌های امنیتی 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.