فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای ایمن‌سازی و مدیریت مخاطرات امنیتی در کاربردهای هوش مصنوعی مولد بر اساس استانداردهای OWASP

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای ایمن‌سازی و مدیریت مخاطرات امنیتی در کاربردهای هوش مصنوعی مولد بر اساس استانداردهای OWASP

موضوع کلی: امنیت فناوری اطلاعات و حفاظت از زیرساخت‌های داده

موضوع میانی: امنیت در هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری کاربردی هوش مصنوعی مولد
• 2. آشنایی با چرخه‌حیات توسعه مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. شناخت تهدیدات نوین در اکوسیستم هوش مصنوعی
• 4. بررسی استاندارد OWASP برای امنیت مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. مبانی تزریق پرامپت و ریسک‌های دستکاری ورودی
• 6. روش‌های مقابله با تزریق پرامپت مستقیم و غیرمستقیم
• 7. امنیت در خروجی مدل‌های زبانی و جلوگیری از محتوای نامناسب
• 8. مدیریت نشت داده‌های حساس در فرآیند آموزش و استنتاج
• 9. روش‌های پیشگیری از استخراج اطلاعات محرمانه از مدل
• 10. کنترل دسترسی و احراز هویت در رابط‌های کاربری هوش مصنوعی
• 11. حفاظت از یکپارچگی زنجیره تامین نرم‌افزارهای هوش مصنوعی
• 12. مدیریت آسیب‌پذیری در کتابخانه‌های متن‌باز و مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 13. شناسایی و مقابله با مسموم‌سازی داده‌های آموزشی
• 14. ارزیابی ریسک‌های مربوط به استفاده از مدل‌های شخص ثالث
• 15. ایمن‌سازی فرآیند تنظیم دقیق مدل‌ها با داده‌های اختصاصی
• 16. مدیریت خطاهای منطقی و رفتارهای غیرقابل پیش‌بینی مدل
• 17. شناسایی و مسدودسازی حملات انکار سرویس علیه مدل‌های هوش مصنوعی
• 18. پایش امنیت و ثبت وقایع در کاربردهای هوش مصنوعی
• 19. طراحی معماری دفاعی برای سیستم‌های مبتنی بر LLM
• 20. استفاده از فایروال‌های هوش مصنوعی برای تحلیل پرامپت‌ها
• 21. امنیت در تعاملات چندوجهی و پردازش فایل‌های ورودی
• 22. مکانیزم‌های کنترل خروجی بر اساس سیاست‌های سازمانی
• 23. ارزیابی نفوذ و تست‌های امنیتی در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 24. مدیریت حریم خصوصی در پردازش داده‌های متنی
• 25. اصول اخلاقی و انطباق با قوانین داده در هوش مصنوعی
• 26. پیکربندی امن سرویس‌های ابری میزبان مدل‌های هوش مصنوعی
• 27. حفاظت در برابر حملات تزریق کد از طریق خروجی مدل
• 28. استراتژی‌های پاسخ به حوادث امنیتی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 29. به‌کارگیری رمزنگاری در حفاظت از پارامترها و وزن‌های مدل
• 30. امنیت در پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات افزوده
• 31. اعتبارسنجی ورودی‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی مولد
• 32. مدیریت ریسک‌های ناشی از سوءاستفاده‌های اجتماعی در هوش مصنوعی
• 33. به‌کارگیری استانداردهای ملی و بین‌المللی در امنیت هوش مصنوعی
• 34. ارتقای سطح آگاهی برنامه‌نویسان در توسعه امن هوش مصنوعی
• 35. تدوین سیاست‌های حاکمیتی در استفاده از هوش مصنوعی در سازمان
• 36. نظارت مستمر بر خروجی‌ها برای جلوگیری از رفتارهای مغرضانه
• 37. امنیت در یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با سامانه‌های داخلی
• 38. به‌کارگیری ابزارهای تحلیل ایستا و پویا برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 39. شناسایی الگوهای حمله در تعاملات کاربر و مدل
• 40. استقرار زیرساخت‌های ایمن برای میزبانی مدل‌های محلی
• 41. ارزیابی مستمر ریسک و بازنگری در پروتکل‌های امنیتی
• 42. حفاظت از دارایی‌های فکری و مدل‌های اختصاصی سازمان
• 43. مدیریت دسترسی‌های سیستمی در محیط‌های توسعه هوش مصنوعی
• 44. تکنیک‌های پنهان‌سازی داده‌های حساس در خروجی مدل
• 45. بررسی موردی حملات سایبری به سیستم‌های هوش مصنوعی و درس‌های آموخته
• 46. تدوین نقشه راه امنیت هوش مصنوعی در سازمان‌های رسمی