اکسپرس 24
کتاب ارزیابی آسیب‌پذیری و تست نفوذ در سیستم‌های هوش مصنوعی

کتاب ارزیابی آسیب‌پذیری و تست نفوذ در سیستم‌های هوش مصنوعی

تگ‌ها: آسیب‌پذیری هوش مصنوعی ارزیابی ریسک امنیت داده امنیت سایبری امنیت سیستم‌ها امنیت هوش مصنوعی تست نفوذ هوش مصنوعی حریم خصوصی داده هوش مصنوعی 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 ارزیابی آسیب‌پذیری و تست نفوذ در سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: امنیت هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده‌ها

موضوع میانی: ارزیابی آسیب‌پذیری و حفاظت از مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر امنیت هوش مصنوعی
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه آسیب‌پذیری و تهدیدات
  • 3. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار ایمن برای هوش مصنوعی
  • 4. معماری سیستم‌های هوش مصنوعی و نقاط ضعف بالقوه
  • 5. حملات Adversarial در برابر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. روش‌های تشخیص و مقابله با حملات Adversarial
  • 7. آسیب‌پذیری‌های مربوط به داده‌های آموزشی
  • 8. حملات مسموم‌سازی داده (Data Poisoning)
  • 9. حملات استخراج مدل (Model Extraction)
  • 10. حملات عضویت (Membership Inference)
  • 11. حملات بازگشت به حالت اولیه (Model Inversion)
  • 12. آسیب‌پذیری‌های مربوط به APIهای هوش مصنوعی
  • 13. تست نفوذ جعبه سیاه در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 14. تست نفوذ جعبه سفید در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 15. تست نفوذ جعبه خاکستری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 16. ابزارهای تست نفوذ هوش مصنوعی: بررسی و مقایسه
  • 17. فریم‌ورک‌های تست نفوذ هوش مصنوعی
  • 18. آسیب‌پذیری‌های خاص شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 19. آسیب‌پذیری‌های خاص شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 20. آسیب‌پذیری‌های خاص مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 21. تست نفوذ مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 22. تست نفوذ سیستم‌های تشخیص چهره
  • 23. تست نفوذ سیستم‌های تشخیص صدا
  • 24. تست نفوذ سیستم‌های رانندگی خودکار
  • 25. تست نفوذ سیستم‌های توصیه گر
  • 26. تست نفوذ سیستم‌های تشخیص تقلب
  • 27. آسیب‌پذیری‌های مربوط به سخت‌افزار هوش مصنوعی
  • 28. حملات کانال جانبی (Side-Channel Attacks)
  • 29. مقابله با حملات کانال جانبی در هوش مصنوعی
  • 30. امنیت مدل‌های فشرده و کم‌حجم
  • 31. تکنیک‌های دفاعی در برابر حملات Adversarial
  • 32. تکنیک‌های دفاعی مبتنی بر تشخیص ناهنجاری
  • 33. تکنیک‌های دفاعی مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 34. تکنیک‌های دفاعی مبتنی بر رمزنگاری
  • 35. استانداردها و چارچوب‌های امنیتی هوش مصنوعی
  • 36. قوانین و مقررات مربوط به امنیت هوش مصنوعی
  • 37. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 38. ارزیابی و کاهش ریسک‌های امنیتی هوش مصنوعی
  • 39. مستندسازی و گزارش‌دهی آسیب‌پذیری‌ها
  • 40. بهبود مستمر امنیت سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 41. بررسی موردی: حملات موفق به سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 42. بهترین شیوه‌ها برای توسعه امن سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 43. آینده امنیت هوش مصنوعی: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 44. تأثیر هوش مصنوعی بر امنیت سایبری
  • 45. استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص تهدیدات سایبری
  • 46. امنیت زنجیره تأمین هوش مصنوعی
  • 47. امنیت داده‌های شخصی در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 48. حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 49. تست نفوذ سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر ابر
  • 50. تست نفوذ سیستم‌های هوش مصنوعی در محیط‌های IoT
  • 51. تست نفوذ سیستم‌های هوش مصنوعی در حوزه سلامت
  • 52. تست نفوذ سیستم‌های هوش مصنوعی در حوزه مالی
  • 53. تست نفوذ سیستم‌های هوش مصنوعی در حوزه دفاعی
  • 54. آسیب‌پذیری‌های مربوط به APIهای RESTful در هوش مصنوعی
  • 55. تست نفوذ APIهای گرافیکی (GraphQL) در هوش مصنوعی
  • 56. مدیریت هویت و دسترسی در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 57. ملاحظات امنیتی در استفاده از یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 58. امنیت سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 59. تست نفوذ سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 60. تکنیک‌های تحریک (Fuzzing) در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 61. آسیب‌پذیری‌های مربوط به کتابخانه‌های متن‌باز هوش مصنوعی
  • 62. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات فیزیکی
  • 63. تست نفوذ سیستم‌های بینایی ماشین
  • 64. تست نفوذ سیستم‌های رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 65. امنیت سیستم‌های تصمیم‌گیری خودکار

📚 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.