اکسپرس 24
کتاب استراتژی‌های جامع امنیت برای مدل‌های زبانی نسل بعد

کتاب استراتژی‌های جامع امنیت برای مدل‌های زبانی نسل بعد

تگ‌ها: AI Safety Differential Privacy Jailbreaking LLM Security Privacy Prompt Injection Red Teaming اخلاق هوش مصنوعی ارزیابی ریسک امنیت امنیت سایبری تهاجمات مدل حفظ حریم خصوصی مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی

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 استراتژی‌های جامع امنیت برای مدل‌های زبانی نسل بعد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مانی امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری مدل‌های زبانی و نقاط آسیب‌پذیر
  • 3. تهدیدات رایج در LLMها: معرفی کلی
  • 4. حملات پریمپت اینجکشن (Prompt Injection)
  • 5. حملات جیلبرک (Jailbreaking) و روش‌های مقابله
  • 6. نشت اطلاعات و حملات علیه حریم خصوصی
  • 7. حملات تهاجمی (Adversarial Attacks) بر مدل‌های زبانی
  • 8. آسیب‌پذیری‌های مدل‌های پایه و تأثیر آن بر امنیت
  • 9. اصل طراحی امن مدل‌های زبانی
  • 10. فیلترینگ ورودی و خروجی (Input/Output Filtering)
  • 11. استفاده از RLHF و تکنیک‌های ایمن‌سازی
  • 12. آزمون‌های قرمز (Red Teaming) برای مدل‌های زبانی
  • 13. م concepts بنیادی حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 14. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy) در آموزش مدل‌ها
  • 15. یادگیری فدرال (Federated Learning) و حفظ حریم خصوصی
  • 16. حذف و ناشناس‌سازی داده‌ها (Data Anonymization & Deletion)
  • 17. کنترل دسترسی و مدیریت هویت (IAM) در سیستم‌های LLM
  • 18. رمزنگاری و امنیت در انتقال داده‌ها (Encryption in Transit)
  • 19. امنیت در ذخیره‌سازی و مدیریت کلیدها (Encryption at Rest)
  • 20. معماری امن سرویس‌های LLM (Secure LLM API Design)
  • 21. تشخیص و پاسخ به نفوذ (Intrusion Detection for LLMs)
  • 22. نظارت و لاگ‌برداری مداوم (Monitoring and Logging)
  • 23. آزمون و خرابی مدل‌ها (Model Testing and Failure Modes)
  • 24. ارزیابی ریسک امنیتی در مدل‌های زبانی
  • 25. استانداردها و چارچوبهای امنیتی (مثل ISO 27001, NIST)
  • 26. رعایت مقررات و قوانین حفظ داده (GDPR, CCPA)
  • 27. اخلاق در هوش مصنوعی و امنیت (AI Ethics & Safety)
  • 28. شفافیت و قابلیت توضیح‌دهی (Explainability) در امنیت
  • 29. مدل‌های امنیتی چندلایه (Defense in Depth)
  • 30. تکنیک‌های آموزش مدل ایمن‌تر (Safe RLHF, Constitutional AI)
  • 31. مقابله با حملات ترکیبی (Hybrid Attacks)
  • 32. حملات بر مبتنی بر مدل‌های بزرگ زبانی (LLM-based Attacks)
  • 33. امنیت در مدل‌های چندچندایه‌ای (Multimodal LLM Security)
  • 34. حملات تهاجمی مبتنی بر متن و تصویر (Text-Image Attacks)
  • 35. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی مستقل (Autonomous AI)
  • 36. بررسی آسیب‌پذیری‌های زیرسازی (Infrastructure Vulnerabilities)
  • 37. امنیت در محیط‌های ابری و محاسبات توزیع‌شده
  • 38. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در فاز استفاده (Privacy at Inference)
  • 39. آموزش مدل با داده‌های خصوصی و حساس
  • 40. روش‌های نمونه‌گیری و حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 41. تشخیص داده‌های حساس در ورودی‌ها (Sensitive Data Detection)
  • 42. مکانیسم‌های کنترل دسترسی بر اساس نقش (RBAC)
  • 43. امنیت در ادغام مدل‌های زبانی با سیستم‌های دیگر
  • 44. بررسی موارد نقض امنیت در صنایع مختلف
  • 45. طراحی استراتژی امنیتی سازمانی برای LLMها
  • 46. آموزش و آگاهی تیم‌های فنی در امنیت LLM
  • 47. پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی در توسعه مدل
  • 48. ابزارهای امنیتی و نرم‌افزاری برای مدل‌های زبانی
  • 49. آینده امنیت در مدل‌های زبانی نسل بعد
  • 50. مطالعات موردی حملات و دفاع‌های موفق
  • 51. تکنیک‌های پیشرفته دفاع در برابر حملات پیچیده
  • 52. ارزیابی اثربخشی تدابیر امنیتی
  • 53. بهینه‌سازی امنیت بدون کاهش عملکرد مدل
  • 54. mfه امنیت چرخه‌ای (Continuous Security)
  • 55. پاسخ به حملات زنده (Real-time Attack Response)
  • 56. امنیت در مدل‌های باز (Open-source LLM Security)
  • 57. ملاحظات امنیتی در مدل‌های بسته (Closed-source LLM Security)
  • 58. امنیت در مدل‌های تخصصی و دامنه‌محور (Domain-specific LLMs)
  • 59. حفظ اصول اخلاقی در توسعه و بهره‌برداری از LLMها
  • 60. چارچوب ارزیابی امنیت مدل‌های زبانی (LLM Security Benchmarking)

📚 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.