دوره مبانی امنیت در سامانه‌های هوش مصنوعی: راهکارهای صیانت از داده‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی امنیت در سامانه‌های هوش مصنوعی: راهکارهای صیانت از داده‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: امنیت فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: حفاظت از سامانه‌های هوشمند و داده‌کاوی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم بنیادین امنیت در هوش مصنوعی و ضرورت‌های صیانت از داده
• 2. آشنایی با چرخه عمر داده در سامانه‌های هوشمند
• 3. شناسایی سطوح حمله در مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. اصول محرمانگی، یکپارچگی و دسترس‌پذیری در سامانه‌های هوشمند
• 5. طبقه‌بندی تهدیدات سایبری در حوزه‌ی هوش مصنوعی
• 6. مبانی تحلیل ریسک و ارزیابی آسیب‌پذیری در الگوریتم‌ها
• 7. حفاظت از داده‌های آموزشی در برابر نشت و افشای غیرمجاز
• 8. روش‌های پیش‌پردازش امن داده‌ها با رعایت حریم خصوصی
• 9. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها و حذف اطلاعات حساس
• 10. آشنایی با حملات مسموم‌سازی داده‌های آموزشی
• 11. مکانیزم‌های دفاعی در برابر تزریق داده‌های مخرب
• 12. امنیت در مراحل استخراج ویژگی و مهندسی داده
• 13. آشنایی با حملات استنتاج عضویت در مدل‌های یادگیری
• 14. روش‌های مقابله با سرقت مدل و استخراج پارامترها
• 15. حفاظت از مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات خصمانه
• 16. آشنایی با نمونه‌های خصمانه و روش‌های تولید آن‌ها
• 17. استراتژی‌های مقاوم‌سازی مدل‌ها در برابر نویزهای مخرب
• 18. امنیت در یادگیری انتقالی و مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 19. ارزیابی امنیت در مدل‌های شبکه عصبی عمیق
• 20. حفاظت از مدل‌های مستقر در محیط‌های ابری
• 21. مدیریت دسترسی و احراز هویت در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 22. امنیت در خط لوله‌های استقرار و یکپارچه‌سازی مدل
• 23. نظارت و پایش امنیتی بر رفتار سامانه‌های هوشمند
• 24. شناسایی ناهنجاری در خروجی مدل‌های یادگیری ماشین
• 25. پاسخ‌گویی به حوادث امنیتی در سامانه‌های خودکار
• 26. مبانی رمزنگاری در پردازش‌های هوش مصنوعی
• 27. یادگیری فدرال و نقش آن در حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 28. استفاده از محاسبات چندجانبه امن در تحلیل داده‌ها
• 29. حفاظت از مدل‌ها در لبه شبکه و اینترنت اشیاء
• 30. استانداردهای ملی و بین‌المللی در امنیت هوش مصنوعی
• 31. اخلاق حرفه‌ای و مسئولیت‌پذیری در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 32. نقش حکمرانی داده در پیشگیری از سوءاستفاده‌های سایبری
• 33. مستندسازی و ممیزی امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی
• 34. تطبیق سامانه‌های هوشمند با قوانین حفاظت از داده‌های کشور
• 35. چالش‌های امنیتی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 36. راهکارهای صیانت از زیرساخت‌های هوش مصنوعی در برابر نفوذ
• 37. امنیت در سامانه‌های تصمیم‌یار مبتنی بر هوش مصنوعی
• 38. ارزیابی تاب‌آوری سامانه‌های هوشمند در برابر اختلالات عمدی
• 39. آموزش تیم‌های فنی برای پاسخ به تهدیدات مدل‌محور
• 40. آینده امنیت هوش مصنوعی و چشم‌انداز فناوری‌های بومی