تست نفوذ LLM - تسلط به تست امنیت برای مدل‌ های هوش مصنوعی

معرفی
سرفصل

✅ سرفصل و جزئیات آموزش

این دوره راهنمای کامل تست امنیت LLM می باشد.

آنچه یاد خواهید گرفت

تعریف و اهمیت LLM در هوش مصنوعی مدرن
بررسی معماری و کامپوننت های LLM
شناسایی ریسک های امنیت مرتبط با LLMs
اهمیت امنیت داده، امنیت مدل و امنیت زیرساخت
تحلیل جامع 10 آسیب پذیری برتر OWASP برای LLMs
تکنیک های حملات تزریق پرامپت و پیامدهای آن ها
شناسایی و اکسپلویت کردن از آسیب پذیری های API در LLMs
درک اکسپلویت کردن excessive agency در سیستم های LLMs
شناسایی و رسیدگی به مدیریت خروجی ناایمن در مدل‌ های هوش مصنوعی
نمایش های عملی متدهای هک LLM
تمرینات تعاملی شامل یک بازی تصادفی هک LLM برای یادگیری کاربردی
مطالعات موردی واقعی در مورد نقض های امنیت LLM و اصلاح آن
تکنیک های پاکسازی ورودی برای جلوگیری از حملات
پیاده سازی guardrails مدل و متدهای فیلترینگ
شیوه های آموزش متخاصم برای افزایش انعطاف‌ پذیری LLM
چالش‌ های امنیتی آینده و مکانیزم‌ های دفاعی در حال تکامل برای LLMs
بهترین شیوه ها برای حفظ امنیت LLM در محیط های تولید
استراتژی‌ هایی برای نظارت و ارزیابی مداوم آسیب‌ پذیری‌ های مدل هوش مصنوعی

پیش نیازهای دوره

دانش بنیادی یادگیری ماشین
آگاهی از اصول امنیت سایبری
علاقه به هوش مصنوعی و امنیت
تمایل به مشارکت در یادگیری عملی
آشنایی با LLM

توضیحات دوره

تست نفوذ LLM - تسلط به تست امنیت برای مدل‌ های هوش مصنوعی

شرح دوره

با این دوره جامع که هم برای مبتدیان و هم برای حرفه ای های باتجربه امنیت طراحی شده، به حوزه به سرعت در حال تحول امنیت مدل زبانی بزرگ (LLM) می پردازید. دوره «تست نفوذ LLM - تسلط به تست امنیت برای مدل‌ های هوش مصنوعی» شما را به مهارت‌ هایی برای شناسایی، اکسپلویت کردن و دفاع در برابر آسیب‌ پذیری‌ های خاص سیستم‌ های هوش مصنوعی محور مجهز می‌ کند.

آنچه یاد خواهید گرفت:

اصول LLMs - شما می آموزید که LLM چیست و با معماری منحصر به فرد آن ها و نحوه پردازش داده برای پیش بینی های هوشمندانه آشنا می شوید.
چالش‌ های امنیت LLM - شما جنبه‌ های اصلی امنیت داده‌، مدل‌ و زیرساخت‌ را در کنار ملاحظات اخلاقی حیاتی برای استقرار ایمن LLM بررسی می کنید.
تکنیک‌ های عملی هک LLM - به نمایش‌ های عملی مبتنی بر 10 آسیب پذیری برتر LLM OWASP که شامل حملات تزریق پرامپت، آسیب‌ پذیری‌ های API، اکسلویت کردن excessive agency و مدیریت خروجی می شود، می پردازید.
استراتژی‌ های دفاعی - تکنیک‌ های دفاعی، از جمله پاکسازی ورودی، پیاده‌ سازی guardrails مدل، فیلترینگ و آموزش متخاصم مدل‌ های هوش مصنوعی آینده‌ نگر را می آموزید.

ساختار دوره:

این دوره برای یادگیری خودآموز با بیش از 2 ساعت محتوای ویدئویی با کیفیت بالا (و مطالب بیشتر در آینده) طراحی شده است.

دوره به 4 بخش کلیدی تقسیم می شود:

بخش 1 - مقدمه - بررسی دوره و اهداف کلیدی آن
بخش 2 - همه مطالب درباره LLM - اصول LLM، امنیت داده و مدل و ملاحظات اخلاقی
بخش 3 - هک LLM - تاکتیک های هک عملی و یک بازی منحصر به فرد هک LLM برای یادگیری کاربردی
بخش 4 - استراتژی های دفاعی برای LLMs - تکنیک های دفاعی اثبات شده برای کاهش آسیب پذیری ها و ایمن سازی سیستم های هوش مصنوعی

چه به دنبال ایجاد مهارت‌ های جدید یا پیشرفت شغلی خود در زمینه امنیت هوش مصنوعی باشید، این دوره شما را از طریق تسلط به تکنیک‌ های تست امنیت مورد نیاز برای اپلیکیشن های مدرن هوش مصنوعی راهنمایی می‌ کند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟