آموزش مدلسازی تهدیدات برای هوش مصنوعی عاملمحور (Agentic AI): حملات، ریسکها و کنترلها - آخرین آپدیت
دانلود Threat Modeling for Agentic AI: Attacks, Risks, Controls
سیستمهای مدرن هوش مصنوعی دیگر مدلهای زبانی غیرفعال نیستند. آنها برنامهریزی میکنند، به خاطر میسپارند، از ابزارها استفاده میکنندو به صورت خودمختار عمل میکنند.
و این موضوع تمام مفاهیم امنیتی را تغییر میدهد.
مدلسازی تهدیدات برای Agentic AIیک دوره عمیق و کاربردی است که به یک واقعیت حیاتی میپردازد: مدلسازی تهدیدات سنتی هنگام اعمال بر عاملهای خودمختار شکست میخورد.
این دوره به شما میآموزد چگونه ریسکهایی را که فقط در سیستمهای عاملمحور ظاهر میشوند، شناسایی، تحلیل و کنترل کنید- ریسکهایی ناشی از مسمومسازی حافظه، استفاده ناامن از ابزارها، انحراف استدلال، ارتقاء سطح دسترسی و اجرای خودمختار چندمرحلهای.
اگر در حال ساخت، بازبینی یا ایمنسازی عاملهای هوش مصنوعی هستید، این دوره چارچوبهایی را به شما ارائه میدهد که در آموزشهای کلاسیک AppSec، امنیت ابری یا آموزشهای LLM پیدا نمیکنید.
چرا این دوره ارائه شده است؟
بیشتر محتواهای امنیت AI بر موارد زیر تمرکز دارند:
تزریق پرامپت (Prompt Injection)
نشت دادههای RAG
توهمات مدل به صورت مجزا
این دوره بر آنچه واقعاً سیستمهای عاملمحور واقعیرا مختل میکند تمرکز دارد:
فساد پایدار حافظه
شکستهای استدلالی زنجیرهای
زنجیرههای ابزاری که منجر به اقدامات واقعی در دنیای فیزیکی میشوند
عاملهایی که به مرور زمان سطح دسترسی خود را ارتقاء میدهند
شما یاد خواهید گرفت که عاملها چگونه به عنوان یک سیستم شکست میخورند، نه فقط به عنوان تکفراخوانیهای یک مدل.
چه چیزی این دوره را متفاوت میکند؟
این یک بررسی مفهومی ساده نیست.
این یک دوره امنیت در سطح سیستماست که حول محور معماریهای واقعی عاملها ساخته شده است.
شما یاد خواهید گرفت:
خودمختاری چگونه سطح حمله را گسترش میدهد
چرا حافظه عامل یک ریسک بلندمدت است
چگونه توهمات کوچک به شکستهای چندمرحلهای تبدیل میشوند
در کجا مدلهای تهدید کلاسیک، ریسکهای خاص عاملها را کاملاً نادیده میگیرند
هر مفهوم به مستندات، نمودارها، قالبها و تمریناتیمتصل است که میتوانید در پروژههای واقعی از آنها استفاده کنید.
آنچه خواهید آموخت
در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:
سیستمهای عاملمحور را به صورت جامع (End-to-End) مدلسازی کنید، نه فقط اجزای مجزا
بردارهای مسمومسازی حافظه را شناسایی کرده و کنترلهای یکپارچگی طراحی کنید
فراخوانیهای ناامن ابزارها و قرار گرفتن قابلیتهای پرریسک در معرض حمله را تحلیل کنید
انحراف سطح دسترسی و تفویض غیرامن در جریانهای کاری عامل را شناسایی کنید
شکستهای زنجیرهای را در حلقههای برنامهریزی و گرافهای اجرا ردیابی کنید
لایههای سختگیرانه سیاستگذاری و نظارتی برای عاملهای خودمختار طراحی کنید
شما فقط ریسکها را درک نخواهید کرد، بلکه خواهید دانست چگونه آنها را کنترل کنید.
ساختار دوره و رویکرد یادگیری
این دوره به صورت یک تحلیل سیستم پیشروندهساختار یافته است که از مبانی به سمت شکستهای واقعی حرکت میکند.
شما با موارد زیر کار خواهید کرد:
معماریهای مرجع عامل (Agent)
نقشههای سطح تهدید
چکلیستهای امنیتی حافظه و ابزارها
قالبهای کامل مدلسازی تهدید عامل
چارچوبهای بازسازی حوادث
هر ماژول مستقیماً بر پایه ماژول قبلی ساخته میشود و یک مدل ذهنی کامل از امنیت عاملها ایجاد میکند.
طراحی کاربردی و عملی
در طول این دوره شما:
تهدیدات را در چرخههای ادراک، استدلال، اقدام و بهروزرسانی نقشهبرداری میکنید
شکستهای واقعی عاملها را گامبهگام کالبدشکافی میکنید
علتهای ریشهای، مسیرهای ارتقاء و کنترلهای نادیده گرفته شده را شناسایی میکنید
راهکارهای کاهش ریسکی را طراحی میکنید که در سیستمهای عملیاتی (Production) واقعاً کار میکنند
این دوره با هوش مصنوعی عاملمحور به عنوان زیرساخت حیاتیبرخورد میکند، نه فقط یک دمو.
این دوره برای چه کسانی است؟
این دوره برای افراد زیر ایدهآل است:
مهندسان امنیتی که با سیستمهای مبتنی بر AI کار میکنند
معماران نرمافزار که عاملهای خودمختار طراحی میکنند
مهندسان AI که جریانهای کاری چند-ابزاری یا چند-عاملی میسازند
متخصصان AppSec و امنیت ابری که در حال گسترش فعالیتهای خود به حوزه AI هستند
رهبران فنی مسئول مدیریت ریسک و حاکمیت AI
اگر درک اولیهای از LLMها دارید و میخواهید وارد حوزه معماری و امنیت جدی عاملهاشوید، این دوره برای شماست.
چرا باید همین حالا شروع کنید؟
هوش مصنوعی عاملمحور سریعتر از تکامل مدلهای امنیتی در حال استقرار است.
تیمها در حال عرضه سیستمهای خودمختاری هستند بدون اینکه بدانند چگونه شکست میخورند.
این دوره چارچوبهای گمشده را پیش از آنکه این شکستها در سیستمهای شما رخ دهند، در اختیارتان قرار میدهد.
اگر میخواهید پیشرو باشید - نه اینکه به حوادث واکنش نشان دهید، بلکه از آنها جلوگیری کنید - این همان دورهای است که منتظرش بودید.
همین حالا شروع کنید و بیاموزید چگونه هوش مصنوعی خودمختار را ایمن کنید، پیش از آنکه خودش را به روشی اشتباه ایمن کند.
مقدمه Introduction
-
نکاتی برای بهبود تجربه شما در گذراندن دوره Tips to Improve Your Course Taking Experience
-
ربات Learn IT - دستیار رایگان یادگیری شما با AI Learn IT Bot – Your Free AI Learning Assistant
-
ربات AI رایگان مخصوص دانشجویان - بدون نیاز به ثبتنام، رایگان، فقط تمرین Free AI Bot for My Students Only – No Sign-Up, FREE, Just Practice
مدلسازی تهدیدات برای هوش مصنوعی عاملمحور Threat Modeling for Agentic AI
-
مبانی هوش مصنوعی عاملمحور Foundations of Agentic AI
-
چشمانداز تهدیدات Agentic AI 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 سیاستگذاری Privilege and Policy Controls
-
مطالعات موردی: شکستهای واقعی سیستمهای عاملمحور Case Studies: Real-World Agentic Failures
راهکارهای امنیت سایبری AI AI Cybersecurity Solutions
-
خوشآمدگویی و نقشه بخش یادگیری Welcome & Learning Section Map
-
چشمانداز تهدیدات GenAI The GenAI Threat Landscape
-
کالبدشکافی یک اپلیکیشن GenAI (معماری مرجع) Anatomy of a GenAI Application (Reference Architecture)
-
حاکمیت، سیاستگذاری 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 نرمافزار امن برای AI (AI SDLC) Secure AI Software Development Lifecycle (AI-SDLC)
-
دیوارههای آتش AI و حفاظت در زمان اجرا (Runtime) AI Firewalls and Runtime Protection
-
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 (Observability) 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
بخش бонуوس Bonus Section
-
درس бонуوس Bonus Lesson
https://donyad.com/d/5b1a8d
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