آموزش مدیریت امن داده‌ها برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

• محافظت از ارتباطات داده‌ای در سیستم‌های هوش مصنوعی Protecting data communications in AI systems

1. مبانی امنیت داده‌ها 1. Data Security Fundamentals

• مروری بر امنیت پایگاه داده Database security overview

• معماری امنیتی چیست؟ What's security architecture?

• شناسایی تهدیدات و نقاط ضعف پایگاه داده Identifying database threats and vulnerabilities

• محافظت در برابر بدافزارها Protecting against malware

2. کنترل دسترسی جزئی (Granular Access Control) 2. Granular Access Control

• مروری بر زبان کنترل پایگاه داده (DCL) Database control language overview

• روش‌های تعیین سطح دسترسی (Authorization) Authorization methods

• طرح‌های احراز هویت (Authentication) Authentication schemes

• روش‌های رمزنگاری Encryption practices

3. ایمن‌سازی ارتباطات بین پایگاه‌های داده 3. Securing database-to-database communications

• تکثیر داده‌ها: بایدها و نبایدها Replication: to-dos and to-don'ts

• چالش‌های انتقال از اپلیکیشن‌ها به فضای ابری Transfer Issues from applications to the cloud

• مانیتورینگ و محافظت از منابع داده Monitoring and protecting data sources

• حسابرسی امنیتی (Security Auditing) Security auditing

4. امنیت چندسطحی در سیستم‌های پایگاه داده 4. Multi-level security in database systems

• تقویت و اجرای مدیریت امنیتی Reinforcing and enforcing security management

• تقویت و اجرای امنیت اپلیکیشن Reinforcing and enforcing application security

• ارزیابی آسیب‌پذیری و مدیریت وصله‌ها Vulnerability assessment and patch management

5. مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی برای ایمن‌سازی داده‌ها 5. Case study: Use AI to Secure Your Data

• بررسی گام‌به‌گام مطالعه موردی Case study walkthrough

• راه‌اندازی مطالعه موردی Case study setup

جمع‌بندی Conclusion

• گام‌های بعدی Next steps