لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش Harden AI: ایمنسازی خط لولههای یادگیری ماشین (ML Pipelines)
- آخرین آپدیت
دانلود Harden AI: Secure Your ML Pipelines
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
تصور کنید یک مدل قدرتمند یادگیری ماشین را مستقر کردهاید که به طور بینقص عمل میکند؛ تا زمانی که یک کانتینر بهروزرسانی نشده، یک وابستگی مسموم یا یک سرویس ابری با پیکربندی اشتباه، باعث سقوط کامل آن شود. در دنیای امروز که محوریت آن بر پایه هوش مصنوعی است، ایمنسازی سیستمهای ML دیگر یک انتخاب نیست، بلکه برای حفظ اعتماد، انطباق با استانداردها و تابآوری سیستم، ضروری است.
دوره «Harden AI: ایمنسازی خط لولههای یادگیری ماشین» یک دوره سطح متوسط و سناریومحور در زمینه امنیت سایبری و حاکمیت هوش مصنوعی است که فراگیران را با واقعیتهای محافظت از زیرساختهای یادگیری ماشین آشنا میکند. از طریق ترکیبی از جلسات تئوری، دموهای هدایتشده و گفتگو با مربیان مبتنی بر هوش مصنوعی، شرکتکنندگان میآموزند که چگونه محیطهای ML را سختگیرانه (Harden) کنند، جریانهای کاری CI/CD را ایمن سازند و خط لولههای تابآوری ایجاد کنند که در برابر نفوذ مقاوم باشند. بررسی موردهای واقعی — از نوتبوکهای Jupyter افشا شده گرفته تا حملات زنجیره تأمین و رانش مدل (Model Drift) — تجربه یادگیری را با کاربردهای عملی پیوند میزند.
این دوره برای مهندسان ML، متخصصان DevOps و فعالان حوزه هوش مصنوعی که به دنبال ایمنسازی خط لولههای ML خود هستند، طراحی شده است. همچنین برای دانشمندان داده و توسعهدهندگانی که سیستمهای AI را در محیطهای ابری یا کانتینری مدیریت میکنند، بسیار مناسب است.
پیشنیاز این دوره، داشتن دانش پایه در مورد جریانهای کاری ML، امنیت ابری یا کانتینرها و آگاهی کلی از تهدیدات سایبری است.
در پایان این دوره، فراگیران دیدگاهی مبتنی بر «امنیت در طراحی» (Security-by-Design) پیدا کرده و به مهارتهای فنی و آگاهی اخلاقی لازم برای استقرار سیستمهای هوش مصنوعی قابل اعتماد، منطبق بر استانداردها و تابآور در محیطهای واقعی مجهز خواهند شد.
سرفصل ها و درس ها
سختسازی زیرساخت برای یادگیری ماشین
Infrastructure Hardening for ML
معرفی دوره Harden AI: ایمنسازی خط لولههای ML
Harden AI: Secure Your ML Pipelines
سختسازی زیرساختهای یادگیری ماشین
Hardening ML Infrastructure
امنیت کانتینرها و کوبرنتیز (Kubernetes)
Container and Kubernetes Security
اسکن ایمیج سرویسهای ML با استفاده از Trivy
Image Scan for ML Services Using Trivy
تحلیل نتایج اسکن Trivy و گامهای بعدی
Interpreting Trivy Scan Results and Next Steps
ایمنسازی خط لولههای CI/CD در ML
Securing ML CI/CD Pipelines
تهدیدات موجود در جریانهای کاری CI/CD یادگیری ماشین
Threats to ML CI/CD Workflows
بهترین شیوههای اجرایی برای جریانهای کاری امن
Secure Workflow Practices
پیادهسازی امنیت در یک خط لوله CI/CD برای ML
Securing an ML CI/CD Workflow
ساخت خط لولههای تابآور یادگیری ماشین
Building Resilient ML Pipelines
بردارهای نفوذ و آسیبپذیری در ML
Compromise Vectors in ML
استراتژیهای تابآوری خط لوله (Pipeline)
Pipeline Resilience Strategies
بازگشت مدل (Model Rollback) در خط لوله ML
Model Rollback in an ML Pipeline
نمایش نظرات