آموزش ریسک و امنیت هوش مصنوعی - کدنویسی امن - آخرین آپدیت

مهارت در تولید کد با هوش مصنوعی: شیوه‌های توسعه امن، کارآمد و قابل اعتماد

آنچه در این دوره می‌آموزید:

• درک ۱۰ ریسک برتر کد تولید شده با هوش مصنوعی برای سال ۲۰۲۵.
• بهره‌گیری از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند گیت‌هاب کوپایلوت (GitHub Copilot) با اولویت‌دهی به امنیت در توسعه نرم‌افزار.
• شناسایی و کاهش ریسک‌هایی مانند سوگیری‌ها، شیوه‌های منسوخ و نادیده‌گرفتن‌های امنیتی در کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی.
• اعمال اصول کدنویسی امن در مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای اطمینان از تولید کد هوش مصنوعی قوی و امن.
• ارزیابی کدهای تولید شده با هوش مصنوعی با استفاده از معیارهایی مانند MTTF، MTTR و پیچیدگی سیکلوماتیک (Cyclomatic Complexity) برای تضمین قابلیت اطمینان.
• درک معماری و عملکرد درونی مدل‌های زبانی هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار.
• تجزیه و تحلیل مطالعات موردی واقعی از کدهای امن و ناامن تولید شده با هوش مصنوعی برای بینش‌های عملی.
• پیاده‌سازی بهترین شیوه‌های امنیتی در توسعه نرم‌افزار با کمک هوش مصنوعی با در نظر گرفتن ملاحظات اخلاقی.
• اجتناب از دام‌های حقوقی مانند گنجاندن ناخواسته کد دارای مجوز GPL در خروجی‌های هوش مصنوعی.
• یادگیری شیوه‌های کدنویسی امن در فریم‌ورک‌هایی مانند React، از جمله اعتبارسنجی ورودی (Input Validation) و محافظت CSRF.
• اعمال تکنیک‌های ارزیابی برای سنجش امنیت، قابلیت اطمینان و قابلیت نگهداری کدهای تولید شده با هوش مصنوعی.

پیش‌نیازهای دوره:

• مبتدیان خوش آمدید. بدون نیاز به تجربه پیشرفته در هوش مصنوعی.
• بدون نیاز به تجربه برنامه‌نویسی. فقط دانش برنامه‌نویسی مقدماتی الزامی است.
• آشنایی با فرآیندهای توسعه نرم‌افزار.
• درک مقدماتی از مفاهیم هوش مصنوعی (اختیاری).
• دسترسی به ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی (گیت‌هاب کوپایلوت، ChatGPT، Gemini و موارد مشابه).

این دوره شکاف بین هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار امن را پر می‌کند و شرکت‌کنندگان را با مهارت‌های لازم برای بهره‌برداری از ابزارهای تولید کد مبتنی بر هوش مصنوعی، همراه با اولویت‌دهی به امنیت و بهترین شیوه‌ها، مجهز می‌سازد. در پایان دوره، توسعه‌دهندگان، علاقه‌مندان به هوش مصنوعی، مدیران ریسک و متخصصان امنیت آماده خواهند بود تا در چشم‌انداز رو به رشد توسعه نرم‌افزار با کمک هوش مصنوعی، پیشرو باشند.

شرکت‌کنندگان به بررسی معماری مدل‌های زبانی هوش مصنوعی می‌پردازند و عملکرد درونی آن‌ها و نحوه استفاده مؤثر از آن‌ها در توسعه نرم‌افزار را درک خواهند کرد. دوره با مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در تولید کد آغاز می‌شود، تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی در کدنویسی را پوشش می‌دهد و ابزارها و فناوری‌های فعلی هوش مصنوعی مانند گیت‌هاب کوپایلوت (GitHub Copilot) و GPT-4 را معرفی می‌کند. فراگیران از طریق تمرین‌های عملی و مطالعات موردی، تجربه دست اولی در مقایسه کدهای امن و ناامن تولید شده توسط هوش مصنوعی کسب خواهند کرد.

سپس برنامه درسی به مزایا و ریسک‌های تولید کد با هوش مصنوعی می‌پردازد، نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند سرعت و کارایی توسعه را افزایش دهد، در حالی که خطرات احتمالی مانند سوگیری‌ها و شیوه‌های منسوخ در داده‌های آموزشی را نیز مطرح می‌کند. شرکت‌کنندگان یاد خواهند گرفت که چگونه این ریسک‌ها را از طریق ارزیابی کامل و ملاحظات اخلاقی کاهش دهند.

یک بخش آموزشی اختصاصی در مورد ۱۰ ریسک برتر تولید کد با هوش مصنوعی برای سال ۲۰۲۵، فراگیران را در مورد کنترل‌هایی که باید برای جلوگیری از این ریسک‌ها پیاده‌سازی کنند، راهنمایی می‌کند. این بخش، دام‌های بالقوه مرتبط با کد تولید شده توسط هوش مصنوعی را بررسی می‌کند، از جمله سوگیری‌ها، نقض قوانین حقوقی، شیوه‌های منسوخ و نادیده‌گرفتن‌های امنیتی. هوش مصنوعی می‌تواند توسعه را تسریع بخشد، اما چالش‌هایی مانند بایاس الگوریتمی و گنجاندن ناخواسته کد دارای مجوز GPL را نیز معرفی می‌کند که به طور بالقوه می‌تواند پروژه‌ها را به سمت متن‌باز شدن سوق دهد. مثال‌هایی مانند ابزارهای استخدام که علیه زنان تبعیض قائل می‌شوند و محصولات تجاری که از کدهای دارای مجوز GPL بدون رعایت صحیح استفاده می‌کنند، اهمیت هوشیاری را برجسته می‌سازند. این بخش همچنین مسائل امنیتی، نشت اطلاعات حریم خصوصی، خطاهای منطقی در الگوریتم‌ها و ریسک‌های ناشی از APIهای منسوخ را پوشش می‌دهد و به موارد نقض رایج اشاره می‌کند. این مثال‌های واقعی نیاز به کنترل‌ها و نظارت مناسب هنگام ادغام هوش مصنوعی در گردش کارهای توسعه را تقویت می‌کنند.

دو بخش آموزشی بعدی، فرآیند تبدیل زبان انسان به کد امن تولید شده توسط هوش مصنوعی را نشان می‌دهند. شرکت‌کنندگان اصول کلیدی کدنویسی امن و نحوه طراحی پرامپت‌های مؤثر برای هدایت مدل‌های هوش مصنوعی در تولید کد امن را می‌آموزند. این نمایش بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) تأکید دارد و تفاوت بین یک پرامپت ساده ("یک فرم ورود React تولید کن") و یک پرامپت امن ("یک فرم ورود React با اعتبارسنجی ورودی (Input Validation)، محافظت CSRF و مدیریت امن در برابر XSS تولید کن") را نشان می‌دهد. علاوه بر این، این بخش به شیوه‌های کدنویسی امن در React، مانند محافظت در برابر حملات XSS و اطمینان از استحکام جریان‌های احراز هویت سمت کاربر، می‌پردازد.

در بخش آموزشی ششم، شرکت‌کنندگان یاد خواهند گرفت که چگونه قابلیت اطمینان، امنیت و کیفیت کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی را با استفاده از معیارهای ارزیابی خاص سنجش کنند. شاخص‌های کلیدی قابلیت اطمینان کد مانند میانگین زمان تا خرابی (MTTF)، میانگین زمان تا تعمیر (MTTR) و پیچیدگی سیکلوماتیک (Cyclomatic Complexity) مورد بحث قرار می‌گیرند. اهمیت شناسایی شکاف‌های امنیتی، حفظ عملکرد ثابت و تقویت اعتماد به ابزارهای هوش مصنوعی مورد تأکید قرار می‌گیرد.

در نهایت، بخش آموزشی آخر بر ادغام معیارهای ارزیابی از بخش‌های قبلی در سناریوهای دنیای واقعی تمرکز دارد. نمایش‌هایی ارائه می‌شوند تا نشان دهند چگونه این معیارها می‌توانند برای اطمینان از اینکه کد تولید شده توسط هوش مصنوعی نه تنها کاربردی، بلکه امن و قابل نگهداری است، به کار گرفته شوند. این بخش ایده "اعتماد کن اما بررسی کن" را در مورد کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی تقویت می‌کند و تأکید دارد که توسعه‌دهندگان باید از تکنیک‌های خودکار و دستی برای تأیید اینکه کد انتظارات امنیتی و عملکردی را برآورده می‌کند، استفاده کنند.

از طریق مطالعات موردی واقعی و عمیق و بینش‌های متخصصان، فراگیران دانش عملی برای استفاده مطمئن از هوش مصنوعی در پروژه‌های کدنویسی خود را کسب خواهند کرد و بالاترین استانداردهای امنیت و قابلیت اطمینان را تضمین می‌کنند. این دوره جامع، فراگیران را قادر می‌سازد تا در مسیر پیشرفت بمانند، با پیشرفت‌های جدید هوش مصنوعی سازگار شوند و اقدامات امنیتی قوی را در پروژه‌های خود پیاده‌سازی کنند، و آن را به منبعی ارزشمند برای هر کسی که به دنبال برتری در این زمینه است، تبدیل می‌کند. امروز ثبت‌نام کنید تا رویکرد خود را نسبت به توسعه نرم‌افزار امن و نوآورانه متحول سازید.