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

آموزش معماری امنیت هوش مصنوعی سازمانی: محافظت از اپلیکیشن‌های AI - آخرین آپدیت

دانلود Enterprise AI Security Architecture: Protecting AI Apps

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: یک استراتژی دفاعی Full-Stack برای هوش مصنوعی در لایه‌های مدل، داده و زیرساخت ایجاد کنید سطح حمله منحصر به فرد سیستم‌های GenAI را تحلیل کرده و نحوه اکسپلویت شدن اپلیکیشن‌های LLM و RAG را بررسی کنید از یک معماری امنیتی ساختاریافته برای برنامه‌ریزی حفاظتی در تمامی لایه‌های یک راهکار AI استفاده کنید مدل‌های تهدید (Threat Models) کامل برای workloads هوش مصنوعی بسازید و ریسک‌های شناسایی شده را به دفاع‌های عملی متصل کنید درگاه‌های AI (AI Gateways) و موتورهای Guardrail را برای فیلتر کردن ورودی‌ها، خروجی‌ها و اجرای ابزارها مستقر کنید امنیت را در هر مرحله از توسعه AI، از جمله تامین داده‌ها، ارزیابی‌ها و بررسی‌های ایمنی ادغام کنید احراز هویت قوی، مجوزهای محدود (Scoped Permissions) و دسترسی‌های تنظیم شده به ابزارها را برای اجزای AI برقرار کنید داده‌های حساس در خط لوله‌های RAG را با سیاست‌های ساختاریافته، قوانین متادیتا و جریان‌های بازیابی کنترل شده مدیریت کنید از ابزارهای AI SPM برای ردیابی مدل‌ها، مجموعه‌داده‌ها و کانکتورها و شناسایی ریسک یا Drift در طول زمان استفاده کنید خط لوله‌های لاگ‌گذاری، تله‌متری و ارزیابی را برای مشاهده رفتار AI در محیط عملیاتی (Production) پیاده‌سازی کنید یک پشته کامل از کنترل‌های امنیتی AI بسازید و یک برنامه عملیاتی برای پذیرش کوتاه‌مدت و بلندمدت تعریف کنید پیشنیازها: تجربه کلی در محیط‌های IT، نرم‌افزار یا مهندسی آشنایی (اختیاری اما مفید) با گردش کارهای AI یا سیستم‌های بازیابی (Retrieval Systems) آگاهی پایه از مفاهیم امنیت سایبری مانند کنترل دسترسی یا حفاظت از داده‌ها توانایی دنبال کردن توضیحات فنی و تحلیل‌های معماری بدون نیاز به تجربه عملی قبلی با پلتفرم‌های امنیتی AI یا ابزارهای ارزیابی

سیستم‌های هوش مصنوعی ریسک‌هایی را معرفی می‌کنند که امنیت سنتی قادر به مدیریت آن‌ها نیست. اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM، خط لوله‌های بازیابی، ایجنت‌ها، دیتابیس‌های برداری و ادغام ابزارها، آسیب‌پذیری‌های جدیدی ایجاد می‌کنند که سازمان‌ها برای درک و کنترل آن‌ها در تکاپو هستند. این دوره به شما یک چارچوب جامع، عملی و End-to-Endبرای ایمن‌سازی workloads واقعی GenAI در محیط‌های عملیاتی ارائه می‌دهد.

شما خواهید آموخت که حملات مدرن AI چگونه عمل می‌کنند، چگونه تهدیدات را در هر لایه از یک سیستم LLM یا RAG ترسیم کنید و چگونه کنترل‌هایی را پیاده‌سازی کنید که از نشت داده‌ها، دستکاری پرامپت (Prompt Manipulation)، اجرای ناایمن ابزارها و تنظیمات نادرست کانکتورها جلوگیری کند. این دوره کاملاً با نحوه استقرار و بهره‌برداری سازمان‌ها از AI در دنیای امروز همسو است و معماری، مهندسی امنیت، حاکمیت داده و مانیتورینگ را در یک رویکرد یکپارچه ترکیب می‌کند.


آنچه در این دوره می‌آموزید

  • تجزیه و تحلیل کامل معماری مرجع امنیت AI

  • تهدیدات دنیای واقعی GenAI: تزریق پرامپت، افشای داده‌ها، اکسپلویت مدل

  • فایروال‌های AI، گاردریل‌ها، موتورهای فیلترینگ و مدل‌های مجوزدهی ایمن برای ابزارها

  • پراکتس‌های AI SDLC: منشاء داده‌ها، ارزیابی‌ها، Red Teaming و نسخه‌بندی

  • حاکمیت داده برای خط لوله‌های RAG: کنترل‌های دسترسی (ACL)، فیلترینگ، رمزنگاری و Embeddings امن

  • الگوهای هویت و دسترسی برای Endpointهای AI و ادغام ابزارها

  • مدیریت وضعیت امنیتی AI (SPM): موجودی دارایی‌ها، امتیازدهی ریسک و شناسایی Drift

  • جریان‌های کاری مشاهده‌پذیری (Observability)، تله‌متری و ارزیابی برای AI در محیط عملیاتی


آنچه دریافت می‌کنید

  • دیاگرام‌های معماری

  • تمپلیت‌های مدل‌سازی تهدید

  • سیاست‌های امنیتی و حاکمیتی

  • چک‌لیست‌های امنیتی AI SDLC و RAG

  • ماتریس‌های مقایسه‌ای ارزیابی و فایروال

  • یک پشته کامل از کنترل‌های امنیتی AI

  • برنامه عملیاتی برای ۳۰، ۶۰ و ۹۰ روز اول


چرا این دوره اهمیت دارد

  • این دوره عملیاست، نه تئوریک

  • بر روی سطوح حمله واقعی AIتمرکز دارد، نه امنیت سایبری عمومی

  • چارچوب‌ها، کنترل‌ها و مستنداتیرا به شما می‌دهد که برای ایمن‌سازی AI سازمانی لازم است

  • شما را برای تقاضای رو به رشد مهندسانی که امنیت AI را به صورت عمیقمی‌شناسند، آماده می‌کند


اگر به دنبال راهنمایی متمرکز، ساختاریافته و عملی برای ایمن‌سازی سیستم‌های مدرن AI هستید، این دوره تمام موارد لازم برای ساخت، دفاع و بهره‌برداری از اپلیکیشن‌های GenAI ایمن و قابل اعتماد را از روز اول در اختیار شما قرار می‌دهد.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • برنامه ارتباطی Communication plan

  • نکاتی برای بهبود تجربه یادگیری دوره Tips to Improve Your Course Taking Experience

  • ربات Learn IT – دستیار رایگان یادگیری AI شما Learn IT Bot – Your Free AI Learning Assistant

  • ربات رایگان AI مخصوص دانشجویان – بدون نیاز به ثبت‌نام، فقط تمرین Free AI Bot for My Students Only – No Sign-Up, FREE, Just Practice

راهکارهای امنیت سایبری AI AI Cybersecurity Solutions

  • خوش‌آمدگویی و نقشه بخش‌های یادگیری Welcome & Learning Section Map

  • چشم‌انداز تهدیدات GenAI The GenAI Threat Landscape

  • آناتومی یک اپلیکیشن GenAI (معماری مرجع) Anatomy of a GenAI Application (Reference Architecture)

  • حاکمیت، سیاست‌ها و انطباق برای سیستم‌های AI Governance, Policy, and Compliance for AI Systems

  • مدل‌سازی تهدید برای سیستم‌های GenAI Threat Modeling for GenAI Systems

  • چرخه حیات توسعه نرم‌افزار امن AI (AI SDLC) Secure AI Software Development Lifecycle (AI-SDLC)

  • فایروال‌های AI و حفاظت در زمان اجرا (Runtime Protection) AI Firewalls and Runtime Protection

  • API، هویت و دسترسی برای سیستم‌های AI API, Identity & Access for AI Systems

  • مدیریت وضعیت امنیتی 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

  • ابزارهای مشاهده‌پذیری و 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 کنترل امنیتی AI AI Security Control Stack Design

مدل‌سازی تهدید برای AI ایجنتیک Threat Modeling for Agentic AI

  • مبانی AI ایجنتیک Foundations of Agentic AI

  • چشم‌انداز تهدیدات AI ایجنتیک Agentic AI Threat Landscape

  • مدل‌سازی تهدید برای سیستم‌های ایجنتیک Threat Modeling for Agentic Systems

  • مدل‌سازی تهدید حافظه Memory Threat Modeling

  • مدل‌سازی تهدید ابزارها Tooling Threat Modeling

  • کنترل‌های سطح دسترسی و سیاست‌ها Privilege and Policy Controls

  • مطالعات موردی: شکست‌های واقعی سیستم‌های ایجنتیک Case Studies: Real-World Agentic Failures

بخش بونوس Bonus section

  • درس بونوس Bonus lesson

آموزش C_S4CAM_2308 || گواهینامه S/4HANA Cloud Asset Management

آموزش C_S4CAM_2308 || گواهینامه S/4HANA Cloud Asset Management

C_S4CAM_2308 || S/4HANA Cloud Asset Management Certification

Beyond Hacks: Ethical Hacking Practice Test قسمت (3):

Beyond Hacks: Ethical Hacking Practice Test قسمت (3):

Beyond Hacks: Ethical Hacking Practice Test part (3) :

آموزش اندازه گیری کمیت پیشرفته

آموزش اندازه گیری کمیت پیشرفته

Advance Quantity Surveying Measurement

نمایش نظرات

آموزش معماری امنیت هوش مصنوعی سازمانی: محافظت از اپلیکیشن‌های AI
جزییات دوره
8 hours
27
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
6,462
3.9 از 5
ندارد
دارد
دارد

https://donyad.com/d/32e138

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

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Andrii Piatakha 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.