آموزش مهندسی امنیت برای سیستم‌های هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) - آخرین آپدیت

دانلود Security Engineering for Agentic AI Systems

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: در دنیای امنیت هوش مصنوعی عامل‌محور غوطه‌ور شوید و بر اصول، ابزارها و استراتژی‌های ایمن‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی خودمختار تسلط یابید. بیاموزید که چگونه در برابر حملات دفاع کنید، از اهداف عامل‌ها (Agents) محافظت نمایید و یکپارچگی محیط‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را تضمین کنید. این دوره یک بررسی جامع و عمیق در مورد ایمن‌سازی این سیستم‌های هوشمند، از درک ویژگی‌های منحصر به فرد آن‌ها تا مدیریت ریسک‌های خودمختاری ارائه می‌دهد. شما با بررسی سطوح حمله جدیدی که سیستم‌های عامل‌محور معرفی می‌کنند و دلیل شکست روش‌های سنتی امنیت سایبری در محافظت از آن‌ها شروع خواهید کرد. از طریق مثال‌های واقعی و تمرینات آزمایشگاهی، یاد می‌گیرید که چگونه یک معماری امن برای هوش مصنوعی بسازید، روش‌های مهندسی دفاعی را توسعه دهید و درک کنید که تعاملات انسان و عامل چگونه می‌تواند منجر به ایجاد آسیب‌پذیری شود. با پیشروی در دوره، بر پیچیدگی‌های یکپارچگی اهداف، امنیت ابزارها و اهمیت حیاتی ایمن‌سازی ارتباطات عامل‌ها مسلط می‌شوید. همچنین یاد می‌گیرید که چگونه از عدم هم‌سویی (Misalignment)، ایجاد عامل‌های سرکش (Rogue Agents) و دست‌کاری در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی جلوگیری کنید. این دوره موضوعات ضروری مانند ایمن‌سازی سیستم‌های چند-عاملی، حافظه و یکپارچگی بافت (Context) را با تمرکز بر ایجاد محیطی تاب‌آور و ایمن برای هوش مصنوعی عامل‌محور پوشش می‌دهد. در مراحل نهایی دوره، دانش خود را از طریق تمرینات عملی که بر ادغام امنیت در تمام لایه‌های سیستم‌های هوش مصنوعی عامل‌محور متمرکز است، به کار خواهید گرفت. در پایان، شما آماده خواهید بود تا با مسائل پیچیده امنیتی مقابله کنید و اطمینان حاصل کنید که سیستم‌های عامل‌محور شما مستحکم، ایمن و هم‌سو با استانداردهای اخلاقی و ایمنی هستند. این دوره برای متخصصان امنیت سایبری، مهندسان هوش مصنوعی و معماران سیستم که مسئول ایمن‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی عامل‌محور هستند، طراحی شده است. این دوره برای کسانی که در صنایعی مانند پلتفرم‌های ابری، امنیت سایبری و تیم‌های توسعه هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند و از عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار استفاده می‌کنند، ایده‌آل است. داشتن درک مناسب از اصول امنیت سایبری و مفاهیم پایه هوش مصنوعی توصیه می‌شود، اگرچه اجباری نیست. ساختار دوره به گونه‌ای است که شما را از مفاهیم اساسی امنیت هوش مصنوعی عامل‌محور به سمت تکنیک‌های پیشرفته هدایت کند. هر ماژول ترکیبی از یادگیری تئوری و آزمایشگاه‌های عملی است تا کاربرد عملی تضمین شود. شما درک عمیقی از ریسک‌های امنیتی منحصر به هوش مصنوعی عامل‌محور و نحوه ساخت سیستم‌های تاب‌آور برای دفاع در برابر آن‌ها به دست خواهید آورد. این دوره بر اساس کتاب "Security Engineering for Agentic AI Systems" نوشته Anand Rao Nednur تهیه شده است. این دوره توسط Packt لایسنس و توزیع شده است و تمامی حقوق آن محفوظ است.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • مقدمه دوره: چرا امنیت هوش مصنوعی عامل‌محور اهمیت دارد (پیش‌نمایش) Course Introduction: Why Agentic AI Security Matters Preview

  • نحوه استفاده از این مسترکلاس (پیش‌نمایش) How to Use This Masterclass Preview

ماژول ۱ — دنیای امنیت هوش مصنوعی عامل‌محور Module 1 — The Agentic AI Security Universe

  • چه چیزی هوش مصنوعی عامل‌محور را متفاوت می‌کند؟ What Makes Agentic AI Different?

  • انواع عامل‌ها (مبتنی بر ابزار، RAG، برنامه‌ریز-مجرا، چند-عاملی) (پیش‌نمایش) Types of Agents (Tool-based, RAG, Planner–Executor, Multi-agent) Preview

  • سطح حمله جدید در هوش مصنوعی The New AI Attack Surface

  • ریسک‌های خودمختاری، تفویض اختیار و برنامه‌ریزی Autonomy, Delegation, and Planning Risks

  • چرا امنیت سایبری سنتی برای عامل‌ها شکست می‌خورد Why Traditional Cybersecurity Fails for Agents

  • ریسک‌های تعامل انسان و عامل Human–Agent Interaction Risks

  • رویدادهای واقعی: حوادث Copilot، Replit و AutoGPT Real-World Events: Copilot, Replit, AutoGPT Incidents

  • پایه‌های معماری امن هوش مصنوعی Foundations of Secure AI Architecture

  • ساخت تفکر امنیتی برای عصر هوش مصنوعی Building a Security Mindset for AI Era

  • آزمایشگاه 1A: ساخت اولین عامل خود Lab 1A - Build Your First Agent

  • آزمایشگاه 1B: نقشه‌برداری از ریسک‌های امنیتی Lab 1B - Map Security Risks

ماژول ۲ — تسلط بر یکپارچگی اهداف عامل Module 2 — Mastering Agent Goal Integrity

  • «هدف عامل» واقعاً به چه معناست؟ What Does 'Agent Goal' Actually Mean?

  • سیستم‌های برنامه‌ریزی و حالت‌های شکست Planning Systems & Failure Modes

  • انحراف هدف، ربایش هدف و تزریق هدف Goal Drift, Goal Hijack, Goal Injection

  • کانال‌های دستورات پنهان Hidden Instruction Channels

  • اکسپلویت‌های هدف مبتنی بر تریگر (Trigger) Trigger-Based Goal Exploits

  • مهندسی دفاعی اهداف Defensive Goal Engineering

  • منشأ قصد و کپسول‌ها Intent Provenance & Capsules

  • مانیتورینگ پیش‌بینانه انحراف هدف Predictive Goal Drift Monitoring

  • نحوه حسابرسی قصد عامل How to Audit Agent Intent

  • آزمایشگاه 2A: حمله ربایش هدف LAB 2A - Goal Hijack Attack

  • آزمایشگاه 2B: اعتبارسنج هدف (Intent Validator) LAB 2B - Intent Validator

  • آزمایشگاه 2C: شناسایی انحراف خاموش هدف Lab 2C - Detecting Silent Goal Drift

ماژول ۳ — امنیت ابزارها، سندباکسینگ و ایمنی اجرا Module 3 — Tool Security, Sandboxing & Execution Safety

  • درک رابط‌های ابزاری (Tool Interfaces) Understanding Tool Interfaces

  • عامل‌ها چگونه ابزارها را انتخاب می‌کنند How Agents Select Tools

  • سوءاستفاده از ابزار و تفویض اختیار ناامن Tool Misuse & Unsafe Delegation

  • موردهای واقعی نفوذ در محیط واقعی Real Compromises in the Wild

  • طراحی یک زنجیره ابزار ایمن Designing a Secure Toolchain

  • سندباکسینگ (Docker, VM, WASM) Sandboxing (Docker, VM, WASM)

  • شناسایی سوءاستفاده از ابزار Detecting Tool Abuse

  • کنترل خروجی (Egress) و جلوگیری از استخراج داده‌ها Egress Control & Exfiltration Prevention

  • محدودیت نرخ (Rate Limits) و کنترل شعاع تخریب Rate Limits & Blast Radius Control

  • ارکستراسیون امن Secure Orchestration

  • آزمایشگاه 3A: اکسپلویت سوءاستفاده از ابزار LAB 3A - Exploit Tool Misuse

  • آزمایشگاه 3B: ابزارهای با حداقل دسترسی (Least Privilege) Lab 3B - Least Privilege Tools

  • آزمایشگاه 3C: سندباکس پایتون LAB 3C - Python Sandbox

ماژول ۴ — هویت AI، کنترل‌های دسترسی و امنیت اعتبارنامه‌ها Module 4 — AI Identity, Access Controls & Credential Security

  • مدل‌های هویت غیرانسانی Non-Human Identity Models

  • امتیازات تفویض شده و ارتقاء سطح دسترسی Delegated Privileges & Escalation

  • حملات معاون گیج شده (Confused Deputy) Confused Deputy Attacks

  • جعل هویت عامل و هویت‌های مصنوعی Agent Impersonation & Synthetic Identities

  • نشت اعتبارنامه‌ها و ریسک‌های نشست (Session) Credential Leakage & Session Risks

  • اجرای سیاست‌ها به عنوان کد (Policy as Code) Policy-as-Code Enforcement

  • محدوده‌بندی هویت و مرزهای قابلیت‌ها Identity Scoping & Capability Boundaries

  • پلتفرم‌های IAM: Entra, Bedrock, AgentForce IAM Platforms: Entra, Bedrock, AgentForce

  • هویت Zero Trust برای عامل‌ها Zero-Trust Identity for Agents

  • آزمایشگاه 4A: سوءاستفاده از اعتبارنامه‌ها Lab 4A - Credential Abuse

  • آزمایشگاه 4B: هویت محدود شده (Scoped Identity) Lab 4B - Scoped Identity

  • آزمایشگاه 4C: مجوزدهی به ازای هر عملیات Lab 4C - Per-Action Authorization

ماژول ۵ — زنجیره تأمین عامل‌محور و اعتماد به اجزاء Module 5 — Agentic Supply Chain & Component Trust

  • نقشه‌برداری کامل از زنجیره تأمین Full Supply Chain Mapping

  • مسموم‌سازی مجموعه‌داده‌ها و Embeddingها Dataset & Embedding Poisoning

  • حملات MCP و توصیف‌گرهای ابزار MCP & Tool Descriptor Attacks

  • نفوذ به ریجستری و حملات Typosquatting Registry Compromise & Typosquatting

  • مستحکم‌سازی قالب‌های پرامپت (Prompt Templates) Prompt Template Hardening

  • به‌روزرسانی‌های امن و بازگشت (Rollback) Secure Updates & Rollbacks

  • SBOM/AIBOM و گواهی‌نامه‌ها (Attestation) SBOM/AIBOM & Attestation

  • خط لوله‌های تأیید اجزاء Component Verification Pipelines

  • معماری زنجیره تأمین Zero Trust Zero-Trust Supply Chain Architecture

  • آزمایشگاه 5A: مسموم کردن یک قالب (Template) Lab 5A - Poison a Template

  • آزمایشگاه 5B: ساخت لیست مواد تشکیل‌دهنده AI (AIBOM) Lab 5B - Build an AI Bill of Materials

  • آزمایشگاه 5C: شناسایی Typosquatting Lab 5C - Detect Typosquatting

ماژول ۶ — ایمنی کد، دفاع در برابر RCE و کنترل اجرا Module 6 — Code Safety, RCE Defense & Execution Control

  • عامل‌ها چگونه کد تولید می‌کنند How Agents Produce Code

  • تزریق کد مبتنی بر پرامپت Prompt-Based Code Injection

  • توهمات کدنویسی (Code Hallucinations) Code Hallucinations

  • حملات RCE مبتنی بر وابستگی‌ها Dependency-Based RCE

  • خط لوله‌های تولید کد ایمن Safe Code Generation Pipelines

  • تحلیل ایستا و پویا (Static + Dynamic) Static + Dynamic Analysis

  • ایزولاسیون سیستم فایل Filesystem Isolation

  • سطوح خودمختاری ایمن برای عامل‌های کدنویس Safe Autonomy Levels for Coding Agents

  • شناسایی الگوهای کد مخرب Detecting Malicious Code Patterns

  • دفاع در برابر RCE در سطح سازمانی Enterprise RCE Defense

  • آزمایشگاه 6A: حمله RCE مبتنی بر پرامپت Lab 6A - Prompt-Based RCE

  • آزمایشگاه 6B: سندباکس اجرای قفل‌شده Lab 6B - Locked Execution Sandbox

  • آزمایشگاه 6C: خط لوله اعتبارسنج کد Lab 6C - Code Validator Pipeline

ماژول ۷ — امنیت حافظه، بافت و پایگاه دانش Module 7 — Memory, Context & Knowledge Base Security

  • انواع حافظه در عامل‌ها Memory Types in Agents

  • مسموم‌سازی بافت (Context) و حافظه بلندمدت Context & Long-Term Memory Poisoning

  • حملات به ذخیره‌ساز Embedding Embedding Store Attacks

  • آلودگی حافظه بین کاربران مختلف Cross-User Memory Contamination

  • فروپاشی خودمختاری به دلیل دانش مسموم Poisoned Knowledge Autonomy Collapse

  • خط لوله‌های اعتبارسنجی حافظه Memory Validation Pipelines

  • بازیابی حافظه بر اساس امتیاز اعتماد Trust-Scored Memory Retrieval

  • ایزولاسیون حافظه در محیط‌های چند مستاجری Multi-Tenant Memory Isolation

  • جلوگیری از بازگشت (Recursion) به خود Preventing Self-Recursion

  • طراحی امن RAG Secure RAG Design

ماژول ۸ — ارتباطات چند-عاملی، پروتکل‌ها و امنیت هماهنگی Module 8 — Multi-Agent Comms, Protocols & Coordination Security

  • مدل‌های ارتباطی چند-عاملی Multi-Agent Communication Models

  • ریسک‌های پیام‌رسانی و نقاط ضعف Messaging Risks & Weak Links

  • حملات عامل-در-میان (Agent-in-the-Middle) Agent-in-the-Middle Attacks

  • حملات Replay و تخریب هماهنگی Replay Attacks & Coordination Corruption

  • انحراف معنایی (Semantic Drift) بین عامل‌ها Semantic Drift Between Agents

  • استفاده از mTLS و امضاها برای عامل‌ها mTLS + Signatures for Agents

  • پین کردن پروتکل (Protocol Pinning) Protocol Pinning

  • سیستم‌های اکتشاف امن Secure Discovery Systems

  • جلوگیری از نشت کانال جانبی (Side Channel) Preventing Side-Channel Leakage

  • طراحی امن سیستم‌های چند-عاملی Secure Multi-Agent Design

ماژول ۹ — شکست‌های زنجیره‌ای، ریسک‌های سیستمیک و تاب‌آوری Module 9 — Cascading Failures, Systemic Risk & Resilience

  • چرا شکست‌های زنجیره‌ای رخ می‌دهند Why Cascading Failures Happen

  • حلقه‌های برنامه‌ریز ← مجرا ← ابزار Planner → Executor → Tool Loops

  • انتشار خطا بین عامل‌ها Error Propagation Across Agents

  • گسست وابستگی‌های ابری و هوش مصنوعی Cloud + AI Dependency Breakages

  • فروپاشی منطق کسب‌وکار (Business Logic) Business Logic Collapse

  • مدارهای شکننده (Circuit Breakers) و شکست سریع (Fail Fast) Circuit Breakers & Fail-Fast

  • مهندسی شعاع تخریب Blast Radius Engineering

  • مشاهده‌پذیری (Observability) هوش مصنوعی AI Observability

  • معماری عامل تحمل‌پذیر در برابر خطا Fault-Tolerant Agent Architecture

ماژول ۱۰ — اعتماد انسان به عامل، روانشناسی و دفاع در برابر دست‌کاری Module 10 — Human-Agent Trust, Psychology & Manipulation Defense

  • سوگیری انسانی و دست‌کاری توسط AI Human Bias & AI Manipulation

  • مهندسی اجتماعی از طریق هوش مصنوعی Social Engineering via AI

  • حملات توضیح‌پذیری جعلی Fake Explainability Attacks

  • توهمات اقتدار (Authority Illusions) Authority Illusions

  • ایمنی روانشناختی Psychological Safety

  • اندیکاتورهای ریسک در تجربه کاربری (UX) UX Risk Indicators

  • سیستم‌های توصیه امن Secure Recommendation Systems

  • جلوگیری از زبان دست‌کارانه (Manipulative Language) Preventing Manipulative Language

  • الگوهای انسان-در-حلقه (Human-in-the-loop) Human-in-the-loop Patterns

  • کاهش سوگیری اتوماسیون Automation Bias Reduction

ماژول ۱۱ — عامل‌های سرکش، عدم هم‌سویی و امنیت رفتاری Module 11 — Rogue Agents, Misalignment & Behavioral Security

  • چه چیزی یک عامل را «سرکش» می‌کند؟ What Makes an Agent Rogue?

  • عدم هم‌سویی نوظهور (Emergent Misalignment) Emergent Misalignment

  • تبانی عامل‌ها (Agent Collusion) Agent Collusion

  • هک پاداش (Reward Hacking) Reward Hacking

  • شناسایی انحراف رفتاری Behavioral Drift Detection

  • مرزهای خودمختاری Autonomy Boundaries

  • موتورهای محدودکننده (Constraint Engines) Constraint Engines

  • کلیدهای قطع اضطراری (Kill Switches) Kill Switches

  • مانیتورینگ یکپارچگی رفتاری Behavioral Integrity Monitoring

  • چارچوب امن شناسایی عامل‌های سرکش Secure Rogue Detection Framework

ماژول ۱۲ — پروژه نهایی: ساخت یک سیستم عامل‌محور ایمن Module 12 — Capstone: Build a Secure Agentic System

  • طراحی معماری امن برای عامل‌ها Secure Agent Architecture Design

  • ادغام هویت، ابزارها، حافظه و ارتباطات Integrating Identity, Tools, Memory, Comms

  • نوشتن یک مدل تهدید (Threat Model) Writing a Threat Model

  • تیم قرمز (Red Teaming) برای عامل شما Red-Teaming Your Agent

  • مستحکم‌سازی برای محیط عملیاتی (Production) Hardening for Production

جمع‌بندی دوره Course Conclusion

  • یادداشت نهایی و جمع‌بندی برای فراگیران Conclusion Note to Learners

نمایش نظرات

آموزش مهندسی امنیت برای سیستم‌های هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI)
جزییات دوره
14h 12m
130
(آخرین آپدیت)
61
- از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar