آموزش امنیت برنامههای هوش مصنوعی: از تهدیدات تا کنترلها - آخرین آپدیت
دانلود Securing AI Applications: From Threats to Controls
سیستمهای هوش مصنوعی چالشهای امنیتی ایجاد میکنند که اساساً با هر آنچه امنیت سایبری سنتی برای مدیریت آن ساخته شده، متفاوت است. برنامههای LLM، خط لولههای بازیابی (Retrieval)، پایگاههای داده برداری و اتوماسیونهای مبتنی بر عامل (Agent)، آسیبپذیریهای جدیدی ایجاد میکنند که میتواند دادههای حساس را افشا کرده، اقدامات غیرمجاز را ممکن سازد و کل جریانهای کاری را به خطر اندازد. این دوره یک چارچوب کامل و کاربردیبرای ایمنسازی سیستمهای GenAI در محیطهای مهندسی واقعی به شما ارائه میدهد.
شما خواهید آموخت که تهدیدات مدرن هوش مصنوعی چگونه عمل میکنند، مهاجمان چگونه از پرامپتها، ابزارها و اتصالدهندهها سوءاستفاده میکنند و دادهها چگونه از طریق Embeddingها، لایههای بازیابی یا خروجیهای مدل نشت میکنند. این دوره شما را در هر لایه از استک هوش مصنوعی همراهی کرده و نشان میدهد که چگونه دفاعهای مناسب را در مکانهای درست و با استفاده از یک رویکرد امنیتی ساختاریافته و تکرارپذیر پیاده کنید.
آنچه خواهید آموخت
معماری مرجع کامل امنیت هوش مصنوعی در لایههای مدل، پرامپت، داده، ابزارها و نظارت
نحوه عملکرد حملات GenAI، شامل تزریق (Injection)، نشت داده، سوءاستفاده و اجرای ناامن ابزارها
نحوه استفاده از فایروالهای هوش مصنوعی، موتورهای فیلترینگ و کنترلهای سیاستگذاری برای حفاظت در زمان اجرا (Runtime)
بهترین روشهای AI SDLC برای امنیت مجموعهدادهها، ارزیابیها، Red Teaming و مدیریت نسخهها
استراتژیهای حاکمیت داده برای خط لولههای RAG، لیستهای کنترل دسترسی (ACL)، رمزنگاری، فیلترینگ و Embeddingهای امن
الگوهای هویت و دسترسی برای محافظت از نقاط انتهایی (Endpoints) هوش مصنوعی و ادغام ابزارها
مدیریت وضعیت امنیتی هوش مصنوعی (AI SPM) برای امتیازدهی ریسک، شناسایی Drift و اجرای سیاستها
جریانهای کاری مشاهدهپذیری و ارزیابی برای ردیابی رفتار و قابلیت اطمینان مدل
آنچه در دوره گنجانده شده است
نمودارهای معماری و نقشههای کنترل امنیتی
کاربرگهای مدلسازی تهدیدات مدل و RAG
قالبهای حاکمیتی و سیاستهای امنیتی
چکلیستهای AI SDLC، امنیت RAG و حفاظت از دادهها
چارچوبهای مقایسهای ارزیابی و فایروال
یک استک کامل از کنترلهای امنیتی هوش مصنوعی
برنامه اجرایی گامبهگام ۳۰، ۶۰ و ۹۰ روزه برای تیمها
چرا این دوره ضروری است
بر امنیت کاربردی برای استقرارهای واقعی AIتمرکز دارد
تمام لایههای حیاتیسیستمهای مدرن LLM و RAG را پوشش میدهد
به جای تئوری، ابزارها و مصنوعات آماده استفادهارائه میدهد
شما را برای یکی از سریعترین و پرتقاضاترین حوزههای تکنولوژی آماده میکند
اگر به دنبال یک راهنمای ساختاریافته و عملی برای محافظت از سیستمهای هوش مصنوعی در برابر تهدیدات مدرن هستید، این دوره تمام موارد لازم برای ایمنسازی، حاکمیت و بهرهبرداری از GenAI در مقیاس گسترده و با اطمینان کامل را فراهم میکند.
مقدمه Introduction
-
برنامه ارتباطی Communication plan
-
نکاتی برای بهبود تجربه یادگیری شما از دوره Tips to Improve Your Course Taking Experience
-
ربات Learn IT - دستیار رایگان یادگیری هوش مصنوعی شما Learn IT Bot – Your Free AI Learning Assistant
-
ربات رایگان AI مخصوص دانشجویان - بدون نیاز به ثبتنام، رایگان، فقط تمرین Free AI Bot for My Students Only – No Sign-Up, FREE, Just Practice
راهکارهای امنیت سایبری هوش مصنوعی AI Cybersecurity Solutions
-
خوشآمدگویی و نقشه بخشهای یادگیری Welcome & Learning Section Map
-
چشمانداز تهدیدات GenAI The GenAI Threat Landscape
-
کالبدشکافی یک برنامه GenAI (معماری مرجع) Anatomy of a GenAI Application (Reference Architecture)
-
حاکمیت، سیاستها و انطباق برای سیستمهای هوش مصنوعی Governance, Policy, and Compliance for AI Systems
-
مدلسازی تهدیدات برای سیستمهای GenAI Threat Modeling for GenAI Systems
-
چرخه حیات توسعه امن نرمافزار هوش مصنوعی (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 هوش مصنوعی API, Identity & Access for AI Systems
-
مدیریت وضعیت امنیتی هوش مصنوعی (SPM) AI Security Posture Management (SPM)
-
امنیت دادهها و حاکمیت در سیستمهای هوش مصنوعی Data Security and Governance in AI Systems
-
کلاسهای رایج آسیبپذیری و روشهای کاهش اثر Common Vulnerability Classes & Mitigations
-
ابزارهای مشاهدهپذیری و ارزیابی AI Observability and AI Evaluation Tools
-
مطالعات موردی: امنیت هوش مصنوعی در عمل Case Studies: AI Security in Practice
-
خرید یا ساخت: انتخاب راهکارهای امنیتی AI Buy vs Build: Choosing AI Security Solutions
-
طراحی استک کنترل امنیتی AI AI Security Control Stack Design
مدلسازی تهدیدات برای AI عاملمحور 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 سطح دسترسی و سیاستها Privilege and Policy Controls
-
مطالعات موردی: شکستهای واقعی سیستمهای عاملمحور Case Studies: Real-World Agentic Failures
بخش هدیه Bonus section
-
درس هدیه Bonus lesson
https://donyad.com/d/c62a56
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