اکسپرس 24
کتاب بررسی و مقابله با حملات جعبه سفید به شبکه‌های عصبی عمیق

کتاب بررسی و مقابله با حملات جعبه سفید به شبکه‌های عصبی عمیق

تگ‌ها: آسیب‌پذیری شبکه امنیت داده امنیت هوش مصنوعی تست نفوذ جعبه سفید حملات سایبری شبکه عصبی عمیق شبکه‌های عصبی 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 بررسی و مقابله با حملات جعبه سفید به شبکه‌های عصبی عمیق

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: آسیب‌پذیری‌های شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق و امنیت آن‌ها
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه امنیت سایبری
  • 3. معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی عمیق
  • 4. آسیب‌پذیری‌های ذاتی شبکه‌های عصبی عمیق
  • 5. حملات Adversarial در شبکه‌های عصبی
  • 6. حملات Gradient-Based
  • 7. حملات Jacobian-Based
  • 8. حملات Optimization-Based
  • 9. حملات انتقال‌پذیری (Transferability Attacks)
  • 10. دفاع در برابر حملات Adversarial: آموزش مقاوم (Robust Training)
  • 11. دفاع در برابر حملات Adversarial: تشخیص ورودی‌های مخرب
  • 12. دفاع در برابر حملات Adversarial: Regularization
  • 13. دفاع در برابر حملات Adversarial: Distillation
  • 14. حملات جعبه سفید (White-Box Attacks) در مقابل حملات جعبه سیاه (Black-Box Attacks)
  • 15. بررسی دقیق حمله Fast Gradient Sign Method (FGSM)
  • 16. بررسی دقیق حمله Basic Iterative Method (BIM)
  • 17. بررسی دقیق حمله Projected Gradient Descent (PGD)
  • 18. بررسی دقیق حمله Carlini & Wagner (C&W)
  • 19. بررسی دقیق حمله DeepFool
  • 20. ارزیابی استحکام شبکه‌های عصبی در برابر حملات
  • 21. معیارهای ارزیابی استحکام
  • 22. ابزارهای تست و ارزیابی آسیب‌پذیری شبکه‌های عصبی
  • 23. تأثیر حملات Adversarial بر کاربردهای مختلف شبکه‌های عصبی
  • 24. حملات بر تشخیص تصویر
  • 25. حملات بر پردازش زبان طبیعی
  • 26. حملات بر سیستم‌های خودران
  • 27. حملات بر سیستم‌های تشخیص چهره
  • 28. مقایسه روش‌های مختلف دفاعی
  • 29. تحلیل هزینه و فایده روش‌های دفاعی
  • 30. بهینه‌سازی پارامترهای دفاعی
  • 31. استفاده از تکنیک‌های Ensemble برای افزایش استحکام
  • 32. دفاع ترکیبی (Hybrid Defense)
  • 33. حملات و دفاع در برابر شبکه‌های Generative Adversarial Networks (GANs)
  • 34. آسیب‌پذیری‌های شبکه‌های عصبی در برابر حملات فیزیکی
  • 35. حملات Poisoning Data
  • 36. حملات Evasion
  • 37. حملات Exploration
  • 38. تأثیر Quantization و Pruning بر استحکام شبکه‌های عصبی
  • 39. امنیت شبکه‌های عصبی در محیط‌های توزیع‌شده
  • 40. حملات و دفاع در برابر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 41. حریم خصوصی در شبکه‌های عصبی و روش‌های حفظ آن
  • 42. تکنیک‌های Differential Privacy
  • 43. تکنیک‌های Homomorphic Encryption
  • 44. نظارت و تشخیص نفوذ در شبکه‌های عصبی
  • 45. استفاده از سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS)
  • 46. تحلیل ترافیک شبکه برای شناسایی حملات
  • 47. بررسی الگوهای رفتاری غیرعادی در شبکه‌های عصبی
  • 48. آینده امنیت شبکه‌های عصبی و هوش مصنوعی
  • 49. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
  • 50. استانداردهای امنیت شبکه‌های عصبی
  • 51. قوانین و مقررات مربوط به امنیت هوش مصنوعی
  • 52. مطالعه موردی: حملات موفقیت‌آمیز به شبکه‌های عصبی در دنیای واقعی
  • 53. مطالعه موردی: روش‌های دفاعی موثر در برابر حملات
  • 54. بهبود امنیت شبکه‌های عصبی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 55. استفاده از تکنیک‌های Adversarial Training برای افزایش استحکام
  • 56. بررسی تأثیر معماری شبکه بر آسیب‌پذیری
  • 57. بهینه‌سازی معماری شبکه برای افزایش امنیت
  • 58. دفاع در برابر حملات با استفاده از Autoencoders
  • 59. استفاده از روش‌های De-noising برای افزایش استحکام
  • 60. تأثیر داده‌های آموزشی بر آسیب‌پذیری شبکه‌های عصبی
  • 61. افزایش تنوع داده‌های آموزشی برای کاهش آسیب‌پذیری
  • 62. حملات و دفاع در برابر شبکه‌های عصبی مبتنی بر Transformer
  • 63. امنیت شبکه‌های عصبی در دستگاه‌های IoT
  • 64. حملات و دفاع در برابر سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 65. بررسی خطرات ناشی از حملات Adversarial در سیستم‌های حیاتی
  • 66. استفاده از تکنیک‌های Verification برای تضمین امنیت شبکه‌های عصبی
  • 67. بررسی روش‌های Formal Verification
  • 68. تکنیک‌های Robust Optimization
  • 69. تأثیر استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) بر امنیت شبکه‌های عصبی
  • 70. استفاده از داده‌های مصنوعی برای افزایش استحکام
  • 71. بررسی روش‌های Secure Aggregation در یادگیری فدرال
  • 72. حملات و دفاع در برابر شبکه‌های عصبی Quantized
  • 73. تأثیر محدودیت‌های سخت‌افزاری بر امنیت شبکه‌های عصبی
  • 74. بررسی روش‌های Hardware-Aware Security
  • 75. حملات و دفاع در برابر شبکه‌های عصبی در برابر حملات سایبری پیشرفته (APT)

📚 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.