اکسپرس 24
کتاب راهکارهای نوین برای حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در سامانه‌های یادگیری عمیق

کتاب راهکارهای نوین برای حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در سامانه‌های یادگیری عمیق

تگ‌ها: امنیت سایبری داده‌ها امنیت یادگیری عمیق حریم خصوصی در شبکه عصبی حریم خصوصی در هوش مصنوعی حفاظت از داده‌ها حفاظت از داده‌های حساس هوش مصنوعی قابل اعتماد یادگیری ماشین امن

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 راهکارهای نوین برای حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در سامانه‌های یادگیری عمیق

موضوع کلی: امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی

موضوع میانی: حفاظت از داده‌های حساس در مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی حریم خصوصی در یادگیری عمیق و چالش‌های نشت داده
  • 2. طبقه‌بندی تهدیدات امنیتی و حملات استنتاجی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 3. بررسی مدل‌های تهدید و سطوح دسترسی مهاجم به داده‌های آموزشی
  • 4. آشنایی با مفهوم حریم خصوصی تفاضلی در یادگیری ماشین
  • 5. سازوکار افزودن نویز در الگوریتم‌های بهینه‌ساز برای حفظ حریم خصوصی
  • 6. پیاده‌سازی یادگیری عمیق با تضمین حریم خصوصی تفاضلی
  • 7. تأثیر نویز بر دقت مدل‌های یادگیری عمیق و موازنه با حریم خصوصی
  • 8. شناسایی حملات بازسازی داده از روی وزن‌های مدل
  • 9. روش‌های مقابله با استخراج ویژگی‌های حساس از مدل‌های آموزش‌دیده
  • 10. بررسی امنیت یادگیری فدرال در محیط‌های توزیع‌شده
  • 11. چالش‌های حریم خصوصی در یادگیری فدرال و حملات استنتاج عضویت
  • 12. تکنیک‌های تجمیع امن داده‌ها در یادگیری اشتراکی
  • 13. رمزنگاری هم‌ریخت و کاربرد آن در پردازش داده‌های رمزگذاری‌شده
  • 14. استفاده از محاسبات چندجانبه امن برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 15. ارزیابی حریم خصوصی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 16. شناسایی و حذف داده‌های حساس از مجموعه‌های آموزشی
  • 17. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها در پیش‌پردازش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 18. استفاده از داده‌های مصنوعی برای کاهش ریسک نشت اطلاعات
  • 19. بررسی حملات تزریق داده و مسموم‌سازی مدل در یادگیری عمیق
  • 20. راهکارهای دفاعی در برابر حملات مسموم‌سازی داده‌های آموزشی
  • 21. مکانیزم‌های احراز اصالت و یکپارچگی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 22. استانداردهای امنیتی و چارچوب‌های قانونی حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 23. نقش نظارت انسانی در مدیریت امنیت سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 24. ارزیابی مخاطرات امنیتی در چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی
  • 25. استفاده از محیط‌های اجرای مورد اعتماد برای پردازش مدل‌ها
  • 26. شناسایی ناهنجاری در رفتارهای مدل جهت پیشگیری از نشت داده
  • 27. تکنیک‌های بازرسی و نظارت بر خروجی مدل برای حفاظت از حریم خصوصی
  • 28. حفاظت از مالکیت فکری و امنیت مدل در برابر مهندسی معکوس
  • 29. اصول پیاده‌سازی حریم خصوصی به صورت پیش‌فرض در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 30. روش‌های ممیزی امنیتی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 31. ارزیابی میزان افشای اطلاعات در مدل‌های طبقه‌بندی‌کننده
  • 32. استفاده از یادگیری انتقال و اثرات آن بر حریم خصوصی
  • 33. مدیریت حریم خصوصی در داده‌های غیرساختاریافته و چندرسانه‌ای
  • 34. امنیت داده‌های کاربران در سامانه‌های هوش مصنوعی تحت شبکه
  • 35. روش‌های ارزیابی ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی سازمانی
  • 36. تدوین سیاست‌های امنیتی مطابق با الزامات قانونی حفاظت داده‌ها
  • 37. راهکارهای محافظت از حریم خصوصی در مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 38. بررسی توازن میان شفافیت مدل و امنیت داده‌های حساس
  • 39. تکنیک‌های حذف یادگیری برای پاکسازی داده‌های حساس از مدل
  • 40. مستندسازی و گزارش‌دهی حوادث امنیتی در سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 41. آینده امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی و چشم‌انداز فناوری‌های نوین

📚 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.