آموزش LLM Pentesting: تسلط بر تست امنیتی برای مدل‌های هوش مصنوعی

دانلود LLM Pentesting: Mastering Security Testing for AI Models new

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: راهنمای کامل تست امنیت LLM تعریف و اهمیت LLM در هوش مصنوعی مدرن مروری بر معماری و اجزای LLM شناسایی خطرات امنیتی مرتبط با LLM ها اهمیت امنیت داده ها، امنیت مدل، و امنیت زیرساخت تجزیه و تحلیل جامع 10 آسیب پذیری برتر OWASP برای تکنیک های LLM برای سریع حملات تزریقی و پیامدهای آنها شناسایی و بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌های API در LLM‌ها درک بهره‌برداری بیش از حد آژانس در سیستم‌های LLM شناسایی و رسیدگی به مدیریت ناامن خروجی در مدل‌های هوش مصنوعی نمایش‌های عملی روش‌های هک LLM تمرین‌های تعاملی شامل یک بازی تصادفی-واقعی یا یادگیری موردی LLM در مورد نقض‌های امنیتی LLM و اصلاح تکنیک‌های سالم‌سازی ورودی برای جلوگیری از حملات پیاده‌سازی نرده‌های محافظ مدل و روش‌های فیلتر شیوه‌های آموزشی متخاصم برای افزایش انعطاف‌پذیری LLM چالش‌های امنیتی آینده و مکانیزم‌های دفاعی در حال تکامل برای LLMs بهترین شیوه‌ها برای حفظ امنیت LLM در محیط‌های تولیدی استراتژی‌هایی برای نظارت و ارزیابی مستمر آسیب‌پذیری‌های مدل هوش مصنوعی پیش نیازها: دانش بنیادی یادگیری ماشین آگاهی از اصول امنیت سایبری علاقه به هوش مصنوعی و امنیت تمایل به مشارکت در یادگیری عملی آشنایی با LLM

LLM Pentesting: تسلط بر تست امنیتی برای مدل‌های هوش مصنوعی

شرح دوره:

با این دوره جامع که هم برای مبتدیان و هم برای حرفه ای های امنیتی باتجربه طراحی شده است، به حوزه به سرعت در حال تکامل امنیت مدل زبان بزرگ (LLM) شیرجه بزنید. LLM Pentesting: تسلط بر تست امنیت برای مدل‌های هوش مصنوعی شما را به مهارت‌هایی برای شناسایی، بهره‌برداری و دفاع در برابر آسیب‌پذیری‌های خاص سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مجهز می‌کند.

آنچه یاد خواهید گرفت:

مبانی LLM: بدانید که LLM چیست، معماری منحصربه‌فرد آن‌ها و نحوه پردازش داده‌ها برای پیش‌بینی‌های هوشمند.
چالش‌های امنیتی LLM: جنبه‌های اصلی امنیت داده‌ها، مدل‌ها و زیرساخت‌ها را در کنار ملاحظات اخلاقی حیاتی برای استقرار ایمن LLM بررسی کنید.
تکنیک‌های هک عملی LLM: به نمایش‌های عملی مبتنی بر ۱۰ برتر LLM OWASP که حملات تزریق سریع، آسیب‌پذیری‌های API، بهره‌برداری بیش از حد آژانس و مدیریت خروجی را پوشش می‌دهد، بپردازید.
استراتژی‌های دفاعی: تکنیک‌های دفاعی، از جمله پاک‌سازی ورودی، پیاده‌سازی نرده‌های محافظ مدل، فیلتر کردن، و آموزش خصومت‌ها به مدل‌های هوش مصنوعی آینده را بیاموزید.

ساختار دوره:

این دوره برای یادگیری خودسرانه با بیش از 2 ساعت محتوای ویدیویی با کیفیت بالا (و بیشتر در آینده) طراحی شده است. به 4 بخش کلیدی تقسیم شده است:

بخش 1: مقدمه - نمای کلی دوره و اهداف کلیدی.
بخش 2: همه چیز درباره LLM - مبانی LLM، امنیت داده ها و مدل ها، و ملاحظات اخلاقی.
بخش 3: هک LLM - تاکتیک های هک عملی و یک بازی منحصر به فرد هک LLM برای یادگیری کاربردی.
بخش 4: استراتژی‌های دفاعی برای LLM - تکنیک‌های دفاعی اثبات‌شده برای کاهش آسیب‌پذیری‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی ایمن.

چه به دنبال ایجاد مهارت‌های جدید یا پیشرفت شغلی خود در زمینه امنیت هوش مصنوعی باشید، این دوره شما را در تسلط بر تکنیک‌های تست امنیتی مورد نیاز برای برنامه‌های هوش مصنوعی مدرن راهنمایی می‌کند.

برای به دست آوردن بینش، مهارت ها و اعتماد به نفس لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص در تست امنیت LLM، امروز ثبت نام کنید!

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

مقدمه Introduction

همه چیز درباره LLM (مدل زبان بزرگ) All About LLM (Large language model)

LLM چیست و معماری آن What is LLM and Its Architecture
امنیت LLM LLM Security
امنیت داده ها Data Security
امنیت مدل Model Security
امنیت زیرساخت Infrastructure Security
ملاحظات اخلاقی Ethical Considerations

هک LLM LLM Hacking

LLM Owasp Top 10 LLM Owasp Top 10
بهره برداری از API های LLM با نمایندگی بیش از حد Exploiting LLM APIs with excessive agency
بهره برداری از آسیب پذیری ها در API های LLM Exploiting vulnerabilities in LLM APIs
تزریق سریع غیر مستقیم Indirect prompt injection
بهره برداری از مدیریت ناامن خروجی در LLM Exploiting insecure output handling in LLMs