آموزش عامل‌های هوش مصنوعی برای امنیت سایبری

Name: آموزش عاملهای هوش مصنوعی برای امنیت سایبری
Price: 5854000 IRR
Availability: InStock
Author: AI Academy

معرفی
سرفصل

✅ سرفصل و جزئیات آموزش

عامل‌های هوش مصنوعی نمایانگر مرحله‌ی بعدی تکامل در دفاع امنیت سایبری هستند. این سیستم‌های خودمختار می‌توانند محیط خود را درک کنند، استدلال واقعی انجام دهند و بلادرنگ اقدام قاطعانه داشته باشند؛ و به این ترتیب، پارادایم تازه‌ای برای راهبردهای دفاعی پیش‌دستانه ایجاد می‌کنند.

این دوره‌ی جامع با مبانی فلسفی و فنی عامل‌های هوش مصنوعی آغاز می‌شود و سپس به پیاده‌سازی آن‌ها در مراکز عملیات امنیتی می‌پردازد.

یاد بگیرید این سیستم‌های هوشمند چگونه تشخیص تهدید را متحول می‌کنند، تحلیل آسیب‌پذیری را خودکار می‌سازند، روند پاسخ‌گویی به حوادث را ساده‌تر می‌کنند و شکار پیش‌دستانه‌ی تهدید را ممکن می‌سازند. همچنین درک عمیقی از ملاحظات امنیتی و پیامدهای اخلاقی‌ای به دست آورید که هنگام استقرار سیستم‌های خودمختار هوش مصنوعی در محیط‌های حساس امنیت سایبری مطرح می‌شوند.

این دوره که برای تحلیل‌گران امنیت، مدیران SOC و متخصصان امنیت سایبری ایده‌آل است، دانش و بینش‌های عملی لازم را برای استفاده مسئولانه و مؤثر از قدرت عامل‌های هوش مصنوعی در اختیار شما قرار می‌دهد.

آموزش عامل‌های هوش مصنوعی برای امنیت سایبری

فصل 1: مقدمه

خوش‌آمدگویی و اهداف دوره 0:04:05

فصل 2: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و LLMها در امنیت سایبری

مقدمه‌ی فصل 0:02:51
ظرفیت تحول‌آفرین هوش مصنوعی و LLMها در امنیت سایبری 0:05:58
تعریف مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) و معماری‌های آن‌ها 0:10:30
تکامل هوش مصنوعی در امنیت سایبری: از یادگیری ماشین تا هوش مصنوعی عاملی 0:06:04

فصل 3: مفاهیم اصلی عامل‌های هوش مصنوعی

عامل‌های هوش مصنوعی چیستند؟ تعریف، ویژگی‌ها و گردش‌کار 0:05:38
LLMها به‌عنوان «مغز» عامل‌های هوش مصنوعی: قابلیت‌ها و محدودیت‌ها 0:07:08
سطوح خودمختاری عامل در امنیت سایبری 0:06:00
سیستم‌های چندعاملی: همکاری و پیچیدگی 0:05:24
حافظه و یادگیری در عامل‌های هوش مصنوعی 0:04:34
سازگار کردن LLMها برای امنیت سایبری: تیونینگ دقیق، مهندسی پرامپت و افزایش داده 0:05:51

فصل 4: مجموعه‌داده‌ و مدیریت داده برای عامل‌های هوش مصنوعی در امنیت سایبری

انواع مجموعه‌داده در LLM برای امنیت: مبتنی بر کد، مبتنی بر متن و ترکیبی 0:07:35
پیش‌پردازش و نمایش داده برای مدل‌های هوش مصنوعی امنیت سایبری 0:08:05
پرداختن به کمبود داده: استفاده از LLMها برای افزایش داده در امنیت سایبری 0:01:57

فصل 5: عامل‌های هوش مصنوعی در تشخیص تهدید

مقدمه‌ی فصل 0:02:41
تشخیص بلادرنگ تهدیدهای سایبری با هوش مصنوعی 0:05:37
تشخیص و تحلیل خودکار آسیب‌پذیری 0:05:49
تحلیل و طبقه‌بندی بدافزار با عامل‌های هوش مصنوعی 0:05:30

فصل 6: عامل‌های هوش مصنوعی در امنیت شبکه و مهندسی اجتماعی

تشخیص نفوذ شبکه و طبقه‌بندی حمله 0:05:09
تشخیص و دفاع در برابر حملات فیشینگ و زبان فریبنده 0:05:04
استفاده از هوش مصنوعی برای اطلاعات تهدید و مدیریت سطح حمله 0:05:37

فصل 7: قابلیت‌های تحلیل پیشرفته

هوش مصنوعی برای تحلیل لاگ‌های سیستم و تشخیص ناهنجاری 0:05:38
مهندسی معکوس و تحلیل باینری با کمک هوش مصنوعی 0:05:53
هوش مصنوعی برای درک سیاست‌های امنیت و حریم خصوصی 0:06:25

فصل 8: عامل‌های هوش مصنوعی در پاسخ‌گویی به حوادث

مقدمه‌ی فصل 0:02:40
خودکارسازی رفع آسیب‌پذیری و تولید patch 0:05:28
ساده‌سازی گردش‌کارها و پلی‌بوک‌های پاسخ‌گویی به حوادث 0:05:41
تحلیل پس از حمله و شناسایی علت ریشه‌ای با هوش مصنوعی 0:06:05

فصل 9: تقویت مراکز عملیات امنیتی (SOC) با هوش مصنوعی عاملی

هوش مصنوعی برای دفاع پیش‌دستانه و شکار تهدید 0:04:37
مدیریت ریسک و تحلیل پیش‌بینانه مجهز به هوش مصنوعی 0:05:18
بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری‌های امنیت سایبری و خودکارسازی انطباق 0:06:12
تصمیم‌گیری تطبیقی و یادگیری مداوم در عامل‌های SOC 0:05:55

فصل 10: ریسک‌ها و آسیب‌پذیری‌های امنیتی عامل‌های هوش مصنوعی

مقدمه‌ی فصل 0:02:50
مروری بر چالش‌های امنیتی عامل‌های هوش مصنوعی: چهار شکاف دانشی 0:05:43
آسیب‌پذیری‌های ذاتی مرتبط با هوش مصنوعی: هوش مصنوعی خصمانه، مسموم‌سازی داده و ناهماهنگی 0:06:03
تهدیدهای ویژه‌ی عامل‌ها: تزریق پرامپت، jailbreaking و آسیب‌پذیری‌های زنجیره‌ی تأمین 0:04:57