کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

آموزش راهکارهای امنیت سایبری هوش مصنوعی: نمای کلی امنیت کاربردی AI - آخرین آپدیت

دانلود AI Cybersecurity Solutions: Overview of Applied AI Security

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: یاد بگیرید چگونه تهدیدات GenAI را با استفاده از متدهای مدرنی امنیتی شناسایی، تحلیل و کاهش دهید درک کامل چشم‌انداز تهدیدات GenAI و نحوه هدف قرار دادن مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و سیستم‌های RAG توسط حملات مدرن به‌کارگیری معماری مرجع امنیت AI برای طراحی اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی امن مدل‌سازی تهدیدات برای سیستم‌های GenAI و تبدیل ریسک‌ها به اقدامات اصلاحی ملموس پیاده‌سازی فایروال‌های AI، قوانین فیلترینگ و کنترل‌های حفاظتی در زمان اجرا (Runtime) ساخت چرخه حیات توسعه نرم‌افزار امن (AI SDLC) شامل امنیت مجموعه داده‌ها، ارزیابی‌ها و متدهای Red-teaming پیکربندی مدل‌های هویت، دسترسی و مجوز برای ابزارها و نقاط اتصال AI اعمال تکنیک‌های حاکمیت داده برای خط لوله‌های RAG، Embeddingها و رابط‌ها استفاده از پلتفرم‌های SPM برای نظارت بر Drift، تخلفات و موجودی دارایی‌های AI استقرار ابزارهای مشاهده‌پذیری (Observability) و ارزیابی برای ردیابی رفتار و کیفیت مدل تدوین یک پشته کنترل امنیتی جامع AI و ایجاد نقشه راه ۳۰، ۶۰ و ۹۰ روزه پیش نیازها: درک سطح مقدماتی از نحوه عملکرد اپلیکیشن‌های مدرن یا سیستم‌های ابری آشنایی اختیاری با یادگیری ماشین یا ابزارهای مبتنی بر LLM آشنایی با مبانی امنیت مفید است اما اجباری نیست توانایی کار با مستندات فنی و شماتیک‌های معماری عدم نیاز به پیش‌زمینه تخصصی در امنیت AI یا ابزارهای خاص

امنیت هوش مصنوعی دیگر یک انتخاب نیست، بلکه یک ضرورت است.مدل‌های مدرن LLM، خط لوله‌های RAG، ایجنت‌ها، پایگاه داده‌های برداری و ابزارهای مبتنی بر AI، سطوح حمله کاملاً جدیدی را ایجاد می‌کنند که امنیت سایبری سنتی آن‌ها را پوشش نمی‌دهد. سازمان‌ها با چالش‌هایی نظیر Prompt Injection، نشت داده‌ها، بهره‌برداری از مدل، فراخوانی‌های ناامن ابزارها، Drift، پیکربندی‌های غلط و حاکمیت غیرقابل اعتماد روبرو هستند.

این دوره به شما یک راهنمای جامع، کاربردی و معماری-محوربرای ایمن‌سازی سیستم‌های واقعی GenAI از ابتدا تا انتها ارائه می‌دهد. بدون حاشیه و تئوری‌های محض؛ فقط متدهای مهندسی عملی، کنترل‌های اثبات شده و قالب‌های دنیای واقعی.


خروجی‌های این دوره:

یک طرح جامع (Blueprint) امنیت AI، شامل:

  • معماری مرجع امنیت AI برای لایه‌های مدل، پرامپت، داده، ابزارها و نظارت

  • چشم‌انداز کامل تهدیدات GenAI و نحوه عملکرد واقعی حملات

  • فایروال‌های AI، گاردریل‌های زمان اجرا، موتورهای سیاست‌گذاری و اجرای امن ابزارها

  • جریان‌های کاری AI SDLC: امنیت مجموعه داده‌ها، Red Teaming، ارزیابی‌ها و نسخه‌بندی

  • حاکمیت داده‌های RAG: کنترل‌های دسترسی (ACLs)، فیلترینگ، رمزنگاری و Embeddingهای امن

  • کنترل دسترسی و هویت برای نقاط اتصال AI و یکپارچه‌سازی ابزارها

  • مدیریت وضعیت امنیتی AI (SPM): موجودی دارایی‌ها، تشخیص Drift، تخلفات سیاست‌ها و امتیازدهی ریسک

  • خط لوله‌های مشاهده‌پذیری و ارزیابی برای بررسی رفتار، کیفیت و ایمنی


آنچه به دست می‌آورید:

شما منابع کاربردی و آماده استفادهدریافت می‌کنید، از جمله:

  • معماری‌های مرجع

  • کاربرگ‌های مدل‌سازی تهدیدات

  • قالب‌های امنیت و حاکمیت

  • چک‌لیست‌های RAG و AI SDLC

  • ماتریس ارزیابی فایروال

  • پشته کنترل امنیتی جامع

  • نقشه راه پیاده‌سازی ۳۰، ۶۰ و ۹۰ روزه


چرا این دوره متمایز است؟

  • تمرکز کامل بر مهندسی واقعی و کنترل‌های امنیتی عملی

  • پوشش کل پشته AI، نه فقط پرامپت‌ها یا فایروال‌ها

  • ارائه ابزارهایی که امروزه توسط سازمان‌های پیشرو در پذیرش GenAI استفاده می‌شود

  • کمک به کسب تخصصی که کمیاب، مورد نیاز و بسیار ارزشمنداست

اگر به دنبال یک راهنمای ساختاریافته، کاربردی و کامل برای ایمن‌سازی LLMها و سیستم‌های RAG هستید، این دوره تمام آنچه برای طراحی دفاع، پیاده‌سازی کنترل‌ها و بهره‌برداری امن از AI در محیط عملیاتی نیاز دارید را فراهم می‌کند. این همان نقشه راهی است که متخصصان برای ایمن‌سازی صحیح سیستم‌های واقعی AI استفاده می‌کنند.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • برنامه ارتباطی Communication plan

  • نکاتی برای بهبود تجربه یادگیری شما Tips to Improve Your Course Taking Experience

  • ربات Learn IT - دستیار رایگان یادگیری AI شما Learn IT Bot – Your Free AI Learning Assistant

  • ربات رایگان AI مخصوص دانشجویان - بدون ثبت نام، رایگان، فقط تمرین Free AI Bot for My Students Only – No Sign-Up, FREE, Just Practice

راهکارهای امنیت سایبری AI AI Cybersecurity Solutions

  • خوش‌آمدگویی و نقشه بخش‌های یادگیری Welcome & Learning Section Map

  • چشم‌انداز تهدیدات GenAI The GenAI Threat Landscape

  • آناتومی یک اپلیکیشن GenAI (معماری مرجع) Anatomy of a GenAI Application (Reference Architecture)

  • حاکمیت، سیاست‌گذاری و انطباق برای سیستم‌های AI Governance, Policy, and Compliance for AI Systems

  • مدل‌سازی تهدیدات برای سیستم‌های GenAI Threat Modeling for GenAI Systems

  • چرخه حیات توسعه نرم‌افزار امن AI (AI SDLC) Secure AI Software Development Lifecycle (AI-SDLC)

  • فایروال‌های AI و حفاظت در زمان اجرا AI Firewalls and Runtime Protection

  • API، هویت و دسترسی برای سیستم‌های AI API, Identity & Access for AI Systems

  • مدیریت وضعیت امنیتی هوش مصنوعی (AI SPM) AI Security Posture Management (SPM)

  • امنیت داده‌ها و حاکمیت در سیستم‌های AI Data Security and Governance in AI Systems

  • کلاس‌های رایج آسیب‌پذیری و روش‌های کاهش آن‌ها Common Vulnerability Classes & Mitigations

  • ابزارهای مشاهده‌پذیری و ارزیابی AI Observability and AI Evaluation Tools

  • مطالعات موردی: امنیت AI در عمل Case Studies: AI Security in Practice

  • خرید در مقابل ساخت: انتخاب راهکارهای امنیتی AI Buy vs Build: Choosing AI Security Solutions

  • طراحی پشته کنترل امنیتی AI AI Security Control Stack Design

مدل‌سازی تهدیدات برای AI ایجنتی (Agentic AI) Threat Modeling for Agentic AI

  • مبانی AI ایجنتی (Agentic AI) Foundations of Agentic AI

  • چشم‌انداز تهدیدات AI ایجنتی Agentic AI Threat Landscape

  • مدل‌سازی تهدیدات برای سیستم‌های ایجنتی Threat Modeling for Agentic Systems

  • مدل‌سازی تهدیدات حافظه Memory Threat Modeling

  • مدل‌سازی تهدیدات ابزارها Tooling Threat Modeling

  • کنترل‌های امتیازات و سیاست‌ها Privilege and Policy Controls

  • مطالعات موردی: شکست‌های واقعی سیستم‌های ایجنتی Case Studies: Real-World Agentic Failures

بخش هدیه Bonus section

  • درس هدیه Bonus lesson

آموزش Microsoft Azure IoT Developer: پیکربندی نظارت بر سلامت

آموزش Microsoft Azure IoT Developer: پیکربندی نظارت بر سلامت

Microsoft Azure IoT Developer: Configure Health Monitoring

Cisco Certified Design Expert CCDE امتحان کتبی نسخه 3.1 400-007

Cisco Certified Design Expert CCDE امتحان کتبی نسخه 3.1 400-007

Cisco Certified Design Expert CCDE Written exam v3.1 400-007

آموزش مانیتورینگ و تحلیل شبکه

آموزش مانیتورینگ و تحلیل شبکه

Network Monitoring and Analysis

نمایش نظرات

آموزش راهکارهای امنیت سایبری هوش مصنوعی: نمای کلی امنیت کاربردی AI
جزییات دوره
8 hours
27
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
9,829
4.6 از 5
ندارد
دارد
دارد

https://donyad.com/d/87f8e4

جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Andrii Piatakha Andrii Piatakha

بنیانگذار و مدیر عامل شرکت IT-Bulls ، بنیانگذار بستر Learn-IT بنیانگذار و مدیر عامل شرکت IT-Bulls. خالق برنامه موبایل Learn-IT برای افرادی که می خواهند آماده مصاحبه و یادگیری جاوا شوند. مدرس با 4+ سال تجربه. مربی کلیدی جاوا در شرکت های برون سپاری. Andrii کمک می کند تا مهندسان نرم افزار جاوا را از صفر تا تعیین تکلیف اول به آنها آموزش دهد. دوره جاوا وی برای آموزش افرادی با دانش برنامه نویسی صفر استفاده می شود تا آنها را برای کار واقعی در شرکت های مختلف آماده کند. هنگامی که دوره های Andrii را می گذرانید می توانید مطمئن باشید که چیزهای درست را در کمترین زمان ممکن به روش صحیح فرا خواهید گرفت. تمام دوره های Andrii توسط داستان و موفقیت دانشجویان ثابت می شود. در گذشته همه مدرسان برنامه نویس حرفه ای نبودند. تجربه مهندسی زیاد به آندری اجازه داد تا شرکت IT خود را اداره کند. در طول تدریس ، آندری توجه دانش آموزان را فقط به مهمترین موارد متمرکز می کند.