راهکارهای امنیت سایبری هوش مصنوعی: بررسی امنیت کاربردی AI

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک کامل چشم‌انداز تهدیدات GenAI و چگونگی هدف قرار دادن سیستم‌های LLM و RAG توسط حملات مدرن
• به‌کارگیری معماری مرجع امنیت هوش مصنوعی برای طراحی اپلیکیشن های امن AI
• انجام مدل‌سازی تهدید برای سیستم‌های GenAI و نگاشت ریسک‌ها به راهکارهای کاهش‌دهنده ملموس
• پیاده‌سازی فایروال‌های هوش مصنوعی، قوانین فیلترینگ و کنترل‌های محافظت در زمان اجرا 
• ساخت یک چرخه حیات توسعه نرم‌افزار (SDLC) امن برای هوش مصنوعی با امنیت مجموعه داده، ارزیابی‌ها و تمرینات تیم قرمز 
• پیکربندی هویت، دسترسی و مدل‌های مجوز برای ابزارهای هوش مصنوعی و اندپوینت ها
• اعمال تکنیک‌های حاکمیت داده برای پایپ‌لاین‌های RAG، تعبیه‌ها و اتصال‌دهنده‌ها
• استفاده از پلتفرم‌های SPM برای نظارت بر انحراف، تخلفات و موجودی دارایی‌های هوش مصنوعی
• استقرار ابزارهای مشاهده‌پذیری و ارزیابی برای ردیابی رفتار و کیفیت مدل
• مونتاژ یک پشته کنترلی امنیت هوش مصنوعی سر‌به‌سر و ساخت نقشه راه 30/60/90 روزه

پیش‌نیازهای دوره

• درک سطح مقدماتی از چگونگی کار اپلیکیشن های مدرن یا سیستم‌های ابری
• آشنایی اختیاری با یادگیری ماشین یا ابزارهای مبتنی بر LLM.
• مقداری آشنایی با مبانی امنیت مفید است اما اجباری نیست.
• راحتی در کار با مستندات فنی و شماتیک‌های معماری
• بدون نیاز به پیش‌زمینه در امنیت هوش مصنوعی یا ابزارهای تخصصی

توضیحات دوره

امنیت هوش مصنوعی دیگر یک گزینه اختیاری نیست. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مدرن، پایپ‌لاین‌های RAG، ایجنت‌ها، پایگاه‌های داده برداری و ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی سطوح حمله کاملاً جدیدی را معرفی می‌کنند که امنیت سایبری سنتی آن‌ها را پوشش نمی‌دهد. سازمان‌ها با تزریق پرامپت، نشت داده، اکسپلویتیشن از مدل، فراخوانی ناامن ابزار، انحراف، پیکربندی نادرست و حاکمیت غیرقابل اعتماد روبرو هستند.

این دوره به شما یک راهنمای کامل، عملی و مبتنی بر معماری برای ایمن‌سازی سیستم‌های واقعی GenAI به صورت سر‌به‌سر ارائه می‌دهد. بدون مطالب اضافی، بدون تئوری برای تئوری. تنها شیوه‌های مهندسی قابل اجرا، کنترل‌های اثبات شده و قالب‌های دنیای واقعی است.

آنچه این دوره ارائه می‌دهد

یک نقشه راه کامل امنیت هوش مصنوعی، شامل:

• معماری مرجع امنیت هوش مصنوعی برای لایه‌های مدل، پرامپت، داده، ابزارها و نظارت
• چشم‌انداز کامل تهدیدات GenAI و چگونگی عملکرد واقعی حملات
• فایروال‌های هوش مصنوعی، حفاظ‌های زمان اجرا، موتورهای سیاست‌گذاری و اجرای ایمن ابزار
• گردش های کاری AI SDLC: امنیت مجموعه داده، تیم قرمز، ارزیابی‌ها، نسخه‌بندی
• حاکمیت داده RAG: لیست‌های کنترل دسترسی (ACLs)، فیلترینگ، رمزنگاری، Embeddings امن
• کنترل دسترسی و هویت برای اندپوینت های هوش مصنوعی و ادغام ابزارها
• مدیریت وضعیت امنیت هوش مصنوعی (AI SPM): موجودی دارایی، تشخیص انحراف، نقض سیاست‌ها، امتیازدهی ریسک
• پایپ‌لاین‌های مشاهده‌پذیری و ارزیابی برای رفتار، کیفیت و ایمنی

آنچه به دست می‌آورید:

شما آرتیفکت‌های عملی و آماده استفاده دریافت می‌کنید، از جمله:

• معماری‌های مرجع
• برگه‌های مدل‌سازی تهدید
• قالب‌های امنیت و حاکمیت
• چک‌لیست‌های RAG و AI SDLC
• ماتریس ارزیابی فایروال
• پشته کنترل امنیت سر‌به‌سر
• یک نقشه راه پیاده‌سازی 30، 60، 90 روزه

چرا این دوره متمایز است؟

• تمرکز کامل بر مهندسی واقعی و کنترل‌های امنیتی واقعی
• پوشش کل پشته هوش مصنوعی، نه فقط پرامپت‌ها یا فایروال‌ها
• ارائه ابزارهایی که شرکت‌های در حال پذیرش GenAI امروزه از آن‌ها استفاده می‌کنند.
• کمک به شما برای ساخت تخصص که نادر، پرتقاضا و بسیار ارزشمند است.

اگر می‌خواهید یک راهنمای ساختاریافته، عملی و کامل برای ایمن‌سازی سیستم‌های LLM و RAG داشته باشید، این دوره همه آنچه برای طراحی دفاعی، پیاده‌سازی کنترل‌ها و بهره‌برداری ایمن از هوش مصنوعی در محیط تولید نیاز دارید را به شما می‌دهد. این همان نقشه راهی است که حرفه‌ای‌ها وقتی نیاز به ایمن‌سازی صحیح سیستم‌های هوش مصنوعی واقعی دارند، از آن استفاده می‌کنند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که در حال ساخت یا ادغام ویژگی‌های هوش مصنوعی هستند.
• مهندسان ML و هوش مصنوعی که با LLMها یا پایپ‌لاین‌های RAG کار می‌کنند.
• معمارانی که سیستم‌های هوش مصنوعی محور امن طراحی می‌کنند.
• مهندسان داده و دانشمندان داده که با مجموعه داده هوش مصنوعی سر و کار دارند.
• مهندسان امنیت و تیم‌های DevSecOps که از بارهای کاری هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کنند.
• رهبران فنی و مدیرانی که مسئول پذیرش هوش مصنوعی و مدیریت ریسک هستند.