آموزش OWASP Top 10 LLM 2025: ضروریات امنیت هوش مصنوعی - آخرین آپدیت
دانلود OWASP Top 10 LLM 2025: AI Security Essentials
هوش مصنوعی دیگر تنها یک کلمه تبلیغاتی نیست، بلکه بخش حیاتی سیستمهای نرمافزاری مدرن است. مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT، Claude و دیگران در چتباتها، سیستمهای پشتیبانی مشتری، دستیارهای کدنویسی و حتی اپلیکیشنهای حساس تجاری ادغام شدهاند.
اما مشکل اینجاست: در حالی که پذیرش AI به سرعت در حال رشد است، امنیت همگام با آن پیش نرفته است. بسیاری از سازمانها سیستمهای مبتنی بر LLM را بدون درک کامل ریسکهای جدید مستقر میکنند. مهاجمان در حال کشف روشهای خلاقانهای برای سوءاستفاده از این مدلها هستند - از طریق تزریق پرامپت، نشت دادهها، استخراج مدل، مصرف نامحدود منابع، معکوسسازی Embedding و موارد دیگر.
به همین دلیل OWASP Top 10 for LLMs (2025) ایجاد شد: یک استاندارد جهانی برای کمک به متخصصان جهت درک و دفاع در برابر خطرناکترین آسیبپذیریهای سیستمهای AI. و این دوره، راهنمای گامبهگام شما برای تسلط بر آن است.
چرا این دوره؟ چرا اکنون؟
مزیت پیشگامی: تعداد کمی از متخصصان امروز امنیت LLM را بهطور واقعی درک میکنند. با تسلط بر آن، خود را به عنوان یک خبره پیشرو در یکی از سریعترین حوزههای رشد امنیت سایبری معرفی میکنید.
پوشش جامع: ما فقط لیست آسیبپذیریها را نمیخوانیم، بلکه حملات واقعی، مطالعات موردی و دموهای زنده را تحلیل میکنیم تا ببینید تهدیدات در عمل چگونه کار میکنند.
استراتژیهای دفاعی کاربردی: هر ریسک با تکنیکهای کاهش اثر (Mitigation) ملموس همراه است که میتوانید فوراً در سیستمهای خود اعمال کنید.
پل ارتباطی بین AI و امنیت: چه از پیشزمینه نرمافزار باشید، چه امنیت یا AI، این دوره به شما زبان مشترک و یک دستورالعمل عملیاتی برای ایمنسازی استقرار LLMها میدهد.
تأثیر بر مسیر شغلی: مهارتهای امنیت AI تقاضای بسیار بالایی دارند. افزودن تخصص «OWASP Top 10 for LLMs (2025)» به رزومه شما، شما را فوراً نزد کارفرمایان و سازمانهایی که برای ایمنسازی AI در رقابت هستند، متمایز میکند.
آنچه در این دوره خواهید آموخت:
توضیح عمیق OWASP Top 10 for LLMs (2025).
ریسکهای منحصربهفرد LLMها در مقایسه با اپلیکیشنهای وب و APIهای سنتی.
نحوه شناسایی و دفاع در برابر تزریق پرامپت (Prompt Injection) و حملات استخراج دادهها.
استراتژیهای کاهش اثر Denial-of-wallet، اتمام منابع و سوءاستفاده از چرخههای پردازشی.
تکنیکهای محافظت در برابر حملات استخراج و معکوسسازی مدل.
ریسکهای موجود در پایگاه دادههای برداری چند-مستأجری و ساختارهای RAG.
پیادهسازی الگوهای طراحی امن، RBAC و اصول کمترین امتیاز برای اپلیکیشنهای AI.
ساخت سیستمهای مانیتورینگ، لاگگیری، تشخیص ناهنجاری و حاکمیت برای خط لولههای AI.
دیدگاههای عملی در مورد مقاومسازی خصمانه، Red Teaming و تستهای امنیتی مداوم.
بهترین روشها برای انطباق، اخلاق و چارچوبهای قانونی در استقرار مسئولانه AI.
چه کسانی باید در این دوره شرکت کنند؟
این دوره برای طیف گستردهای از متخصصان طراحی شده است:
توسعهدهندگان نرمافزار که LLMها را در اپلیکیشنهای خود ادغام میکنند.
مهندسان امنیت و تسترهای نفوذ که میخواهند حوزه فعالیت خود را به AI گسترش دهند.
مهندسان AI/ML که نیاز دارند مدلهای خود را در برابر مهاجمان مقاوم کنند.
معماران راهکار و لیدهای فنی که مسئول طراحی امن سیستمها هستند.
متخصصان MLOps و DevOps که خط لولههای AI را مدیریت میکنند.
مدیران کسبوکار و مدیران محصول که در مورد پذیرش AI تصمیمگیرند.
دانشجویان امنیت سایبری، پژوهشگران و افسران انطباق که به دنبال دانش پیشرو هستند.
چرا این دوره بهترین انتخاب برای شماست؟
برخلاف آموزشهای عمومی AI یا امنیت، این دوره بهطور دقیق بر نقطه تلاقی LLMها و امنیت سایبری متمرکز است. این دوره بر اساس استاندارد رسمی OWASP Top 10 for LLMs (2025) ساخته شده است که اولین چارچوب جهانی برای مقابله با آسیبپذیریهای خاص AI است. شما نه تنها دانش تئوری، بلکه مهارتهای عملی کسب خواهید کرد که بلافاصله قابل استفاده هستند.
با ثبتنام در این دوره، شما فقط درباره تهدیدات نمیآموزید، بلکه یاد میگیرید چگونه آینده شغلی خود را تضمین کنید، از پروژههایتان محافظت کنید و به یک متخصص مورد اعتماد در یکی از فوریترین موضوعات تکنولوژی امروز تبدیل شوید.
منتظر نمانید تا نقض امنیتی بعدی در اخبار منتشر شود. همین حالا ثبتنام کنید، بر OWASP Top 10 for LLMs (2025) مسلط شوید و در خط مقدم امنیت هوش مصنوعی قرار بگیرید.
مقدمه Introduction
-
برنامه ارتباطی Communication plan
-
نکاتی برای بهبود تجربه شما در گذراندن دوره Tips to Improve Your Course Taking Experience
-
ربات Learn IT – دستیار یادگیری رایگان AI شما Learn IT Bot – Your Free AI Learning Assistant
-
ربات AI رایگان مخصوص دانشجویان – بدون نیاز به ثبتنام، فقط تمرین Free AI Bot for My Students Only – No Sign-Up, FREE, Just Practice
لیست ده مورد اول اوواسپ ۲۰۲۵: مدلهای زبانی بزرگ OWASP Top 10 2025: LLM
-
مقدمهای بر OWASP Top 10 2025: LLM Introduction to OWASP Top 10 2025: LLM
-
LLM01:2025 تزریق پرامپت LLM01:2025 Prompt Injection
-
LLM02:2025 افشای اطلاعات حساس LLM02:2025 Sensitive Information Disclosure
-
LLM03:2025 زنجیره تأمین LLM03:2025 Supply Chain
-
LLM04:2025 مسمومسازی دادهها و مدل LLM04:2025 Data and Model Poisoning
-
LLM05:2025 مدیریت نادرست خروجی LLM05:2025 Improper Output Handling
-
LLM06:2025 دسترسی بیش از حد (Excessive Agency) LLM06:2025 Excessive Agency
-
LLM07:2025 نشت پرامپت سیستم LLM07:2025 System Prompt Leakage
-
LLM08:2025 نقاط ضعف برداری و Embedding LLM08:2025 Vector and Embedding Weaknesses
-
LLM09:2025 اطلاعات نادرست (Misinformation) LLM09:2025 Misinformation
-
LLM10:2025 مصرف نامحدود منابع LLM10:2025 Unbounded Consumption
مطالب تکمیلی: راهکارهای امنیت سایبری هوش مصنوعی Extra Materials: AI Cybersecurity Solutions
-
خوشآمدگویی و نقشه بخشهای یادگیری Welcome & Learning Section Map
-
چشمانداز تهدیدات هوش مصنوعی مولد (GenAI) The GenAI Threat Landscape
-
کالبدشکافی یک اپلیکیشن GenAI (معماری مرجع) Anatomy of a GenAI Application (Reference Architecture)
-
حاکمیت، سیاستها 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 امن نرمافزار AI (AI SDLC) Secure AI Software Development Lifecycle (AI-SDLC)
-
دیوارههای آتش AI و حفاظت در زمان اجرا AI Firewalls and Runtime Protection
-
مدیریت 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 اثر Common Vulnerability Classes & Mitigations
-
قابلیت مشاهده و ابزارهای 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 کنترلهای امنیتی AI AI Security Control Stack Design
مطالب تکمیلی: مدلسازی تهدیدات برای هوش مصنوعی عاملمحور Extra Materials: Threat Modeling for Agentic AI
-
مبانی هوش مصنوعی عاملمحور (Agentic AI) Foundations of Agentic AI
-
چشمانداز تهدیدات AI عاملمحور Agentic AI Threat Landscape
-
مدلسازی تهدیدات برای سیستمهای عاملمحور Threat Modeling for Agentic Systems
-
مدلسازی تهدیدات حافظه Memory Threat Modeling
-
مدلسازی تهدیدات ابزارها Tooling Threat Modeling
-
کنترلهای دسترسی و سیاستها Privilege and Policy Controls
-
مطالعات موردی: شکستهای واقعی در سیستمهای عاملمحور Case Studies: Real-World Agentic Failures
بخش جایزه Bonus Section
-
درس جایزه Bonus Lesson
https://donyad.com/d/a68832
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.
نمایش نظرات