کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

آموزش شناسایی و پاسخ به تهدیدات هوش مصنوعی در موبایل - آخرین آپدیت

دانلود Detect & Respond to Mobile AI Threats

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: امروزه گوشی‌های هوشمند دارای هوش مصنوعی داخلی قدرتمندی هستند که از رفتار شما یاد می‌گیرند و این امر به معنای ایجاد ریسک‌های جدید است. در این دوره سطح متوسط، خواهید آموخت که چگونه هوش مصنوعی تلفن‌های همراه را به سطوح حمله فعال تبدیل می‌کند و مهاجمان چگونه از دیپ‌فیک (Deepfake)، استنباط کانال جانبی و عوامل LLM موبایلی برای ایجاد تهدید استفاده می‌کنند. از طریق ویدیوهای کوتاه و متمرکز و بحث‌های مبتنی بر سناریو، دقیقاً خواهید دید که چگونه حسگرهای بدون نیاز به مجوز و ردپاهای حافظه کش، فعالیت‌ها را فاش می‌کنند، چگونه لایه‌های رویی و تزریق پرومپت (Prompt Injection) عوامل هوشمند را می‌ربایند و چرا «مجوزها» به تنهایی تضمین‌کننده حریم خصوصی نیستند. سپس دانش خود را به عمل تبدیل می‌کنید: تله‌متری پایه، نوشتن قوانین شناسایی ساده، تأیید لینک‌ها و اهداف، قرنطینه کردن دستگاه‌ها، چرخش توکن‌ها و تدوین یک دستورالعمل استاندارد (SOP) تک صفحه‌ای. آزمایشگاه‌های ارزیابی شده توسط هوش مصنوعی، تمرینات عملی را فراهم کرده و یک پروژه نهایی تمام بخش‌ها را به هم پیوند می‌دهد. در پایان، شما قادر خواهید بود تهدیدات موبایلی مبتنی بر هوش مصنوعی را شناسایی، پاسخ و در برابر آن‌ها مقاوم‌سازی کنید؛ مهارت‌هایی که می‌توانید بلافاصله در محیط خانه یا سازمان به کار بگیرید. این دوره برای متخصصان IT، تحلیلگران امنیت، مدیران سیستم‌های موبایل و یادگیرندگان فنی طراحی شده است که می‌خواهند توانایی خود را در محافظت از محیط‌های موبایل در برابر تهدیدات نوظهور هوش مصنوعی تقویت کنند. همچنین برای متخصصان MDM، تیم‌های SOC/پاسخ به حوادث و دانشجویان امنیت سایبری که به دنبال درک تغییرات چشم‌انداز تهدیدات موبایل توسط مدل‌ها و عوامل مدرن AI هستند، بسیار ارزشمند است. پیش‌نیازهای این دوره شامل درک پایه‌ای از مفاهیم امنیت موبایل یا IT، آشنایی با تنظیمات اندروید، ADB یا ابزارهای مدیریت دستگاه موبایل (MDM) است. آشنایی کلی با سیستم‌های هوش مصنوعی یا عوامل مبتنی بر LLM نیز به یادگیرندگان کمک می‌کند تا دموها را دنبال کرده و تأثیر ویژگی‌های مدرن AI بر ریسک‌های موبایل را بهتر درک کنند. در پایان این دوره، یادگیرندگان قادر خواهند بود تحلیل کنند که چگونه قابلیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی (مانند حسگرها، مدل‌های داخلی و عوامل автоном) سطح حمله موبایل را گسترش داده و کلاهبرداری‌هایی مانند مهندسی اجتماعی با دیپ‌فیک را ممکن می‌سازند. آن‌ها مسیرهای حمله واقعی AI، از جمله استنباط بدون مجوز و بهره‌برداری‌های چندلایه از عوامل هوشمند را ارزیابی کرده و قادر خواهند بود یک برنامه عملی شناسایی و پاسخ را با استفاده از قوانین شفاف، مراحل سریع مهار و کنترل‌های تاب‌آوری متناسب با محیط‌های موبایل طراحی کنند.
سرفصل ها و درس ها

درک تهدیدات مدرن هوش مصنوعی در موبایل Understanding Modern Mobile AI Threats

  • شناسایی و پاسخ به تهدیدات هوش مصنوعی در موبایل: معرفی دوره Detect and Respond to Mobile AI Threats: Course Overview

  • چشم‌انداز جدید هوش مصنوعی در موبایل The New Mobile AI Landscape

  • بردارهای کلیدی تهدید Key Threat Vectors

  • مقدمه‌ای بر ریسک‌های عوامل هوش مصنوعی موبایل Introduction to Mobile AI Agent Risks

بررسی فنی عمیق حملات موبایلی مبتنی بر هوش مصنوعی Technical Deep Dive into AI-Driven Mobile Attacks

  • حملات استنباطی و حریم خصوصی در دستگاه‌های موبایل Inference and Privacy Attacks on Mobile Devices

  • بهره‌برداری از عوامل هوش مصنوعی موبایل در لایه‌های زبان، رابط کاربری و سیستم Exploiting Mobile AI Agents Across Language, GUI, and System Layers

  • فراتر از عوامل: سایر اکسپلویت‌های موبایل مبتنی بر هوش مصنوعی Beyond Agents: Other AI-Driven Mobile Exploits

استراتژی‌های شناسایی و پاسخ برای مقابله با تهدیدات هوش مصنوعی موبایل Detection and Response Strategies for Countering Mobile AI Threats

  • شناسایی تهدیدات مبتنی بر هوش مصنوعی در دستگاه‌های موبایل Detecting AI-Driven Threats on Mobile Devices

  • پاسخ به حوادث موبایلی ناشی از هوش مصنوعی Responding to AI-Driven Mobile Incidents

  • کنترل‌های تاب‌آوری در برابر تهدیدات هوش مصنوعی موبایل Resilience Controls for Mobile AI Threats

  • جمع‌بندی دوره: پیشرو بودن در برابر تهدیدات هوش مصنوعی موبایل Course Wrap-Up: Staying Ahead of Mobile AI Threats

نمایش نظرات

آموزش شناسایی و پاسخ به تهدیدات هوش مصنوعی در موبایل
جزییات دوره
4h 12m
11
(آخرین آپدیت)
115
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft

https://donyad.com/d/20b678

جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده

Threat Detection Intrusion Detection and Prevention Threat Modeling Malware Protection Artificial Intelligence Mobile Development Tools Exploitation techniques AI Security Incident Response Human Factors (Security) Endpoint Security AI literacy Hardening Prompt Engineering Security Controls Information Privacy Mobile Security شناسایی تهدیدات شناسایی و پیشگیری از نفوذ مدل‌سازی تهدید حفاظت در برابر بدافزار هوش مصنوعی ابزارهای توسعه موبایل تکنیک‌های اکسپلویت امنیت هوش مصنوعی پاسخ به حوادث عوامل انسانی (امنیت) امنیت نقاط انتهایی سواد هوش مصنوعی مقاوم‌سازی مهندسی پرومپت کنترل‌های امنیتی حریم خصوصی اطلاعات امنیت موبایل