مسترکلاس تیم قرمز و تیم آبی در هوش مصنوعی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک کامل سطح حمله در هوش مصنوعی، از جمله آسیب‌پذیری‌های LLM، چندوجهی، سطح سیستم و زنجیره تأمین
• اجرای تیم قرمز واقعی در هوش مصنوعی با استفاده از تزریق پرامپت، Jailbreaking، مسموم‌سازی داده، استخراج مدل و حملات خصمانه
• ساخت و پیاده‌سازی دفاع‌های تیم آبی مانند سیستم‌های تشخیص، پایپ‌لاین‌های نظارت، کنترل‌های مقاوم‌سازی و کتابچه‌های پاسخ‌گویی به حادثه
• به‌کارگیری چارچوب‌های صنعت مانند MITRE ATLAS و OWASP Top 10 برای LLMs و مقررات جهانی هوش مصنوعی برای ارزیابی و ایمن‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی
• کسب مهارت‌های عملی از طریق آزمایشگاه‌های ساختاریافته تیم قرمز و آبی، سناریوهای عملی اکسپلویت کردن و یک ارزیابی امنیتی جامع end-to-end

پیش‌نیازهای دوره

• درک پایه‌ای از مفاهیم AI و ML (مفید است اما الزامی نیست).
• آشنایی با اصول امنیت سایبری یک مزیت محسوب می‌شود.

توضیحات دوره

این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است.

این دوره یک مقدمه جامع و عملی برای تیم قرمز و تیم آبی AI ارائه می‌دهد و چارچوب‌های ضروری، تکنیک‌های حمله و راهبردهای دفاعی لازم برای ایمن‌سازی سیستم‌های مدرن مبتنی بر هوش مصنوعی و LLM را پوشش می‌دهد. چه متخصص امنیت سایبری باشید، چه مهندس هوش مصنوعی، مدیر ریسک، مشاور یا رهبر فناوری، این دوره مهارت‌های عملی لازم را برای ارزیابی، حمله، دفاع و تقویت سیستم‌های هوش مصنوعی در برابر تهدیدهای واقعی در اختیار شما قرار می‌دهد.

دوره شامل یک جعبه ابزار حرفه‌ای قابل دانلود با کتابخانه‌های سناریوهای حمله، کارت‌های امتیازدهی آسیب‌پذیری، چک‌لیست‌های ارزیابی، کتابچه‌های امنیتی، فلوچارت‌های روش‌شناسی و قالب‌های آماده سازمانی برای استقرار فوری است

این دوره موضوعات کلیدی زیر را بررسی می‌کند:

• اصول امنیت هوش مصنوعی و استک مدرن AI که به یادگیرندگان کمک می‌کند معماری LLM، مدل‌های چندوجهی، پایگاه‌ داده‌های برداری، پایپ‌لاین‌های RAG و چشم‌انداز گسترده تهدیدهای هوش مصنوعی را درک کنند.
• سطح حمله هوش مصنوعی و تکنیک‌های تیم قرمز، از جمله تزریق پرامپت، Jailbreaking، مسموم‌سازی داده، تولید نمونه‌های خصمانه، وارون‌سازی مدل، استخراج مدل و تهدیدهای زنجیره تأمین
• MITRE ATLAS و OWASP Top 10 برای LLMها که رویکردی ساختاریافته برای شناسایی، نگاشت و اکسپلویت کردن از آسیب‌پذیری‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از چارچوب‌های شناخته‌ شده جهانی ارائه می‌دهد.
• دفاع تیم آبی و کنترل‌های امنیتی هوش مصنوعی که تکنیک‌های تشخیص، اعتبارسنجی ورودی، نظارت بر ناهنجاری، لایه‌های ایمنی محتوا، یکپارچه‌سازی SIEM، پلی‌بوک‌های پاسخ‌ به حادثه و تحلیل جرم‌یابی قانونی برای محیط‌های هوش مصنوعی محور را پوشش می‌دهد.
• مقاوم‌سازی RAG و LLM و هوش مصنوعی سازمانی با تمرکز بر ایمن‌سازی پایگاه‌ داده‌های برداری، پایپ‌لاین‌های بازیابی، لایه‌های API، تعدیل محتوا، کنترل‌های دسترسی و استراتژی‌های نظارت بر مدل
• مدیریت و پاسخ‌ به حوادث هوش مصنوعی که به یادگیرندگان امکان می‌دهد حوادث را طبقه‌بندی کنند، تاثیر تجاری را ارزیابی کنند، تحقیقات انجام دهند، مهار را پیاده‌سازی کنند و اقدامات اصلاحی را اجرا کنند.
• حاکمیت، انطباق و مدیریت ریسک در هوش مصنوعی که به شیوه‌های AI مسئول، مستندسازی مدل، شفافیت، ارزیابی سوگیری و همسویی با مقررات جهانی مانند EU AI Act و NIST AI RMF و EO 14110 می‌پردازد.
• آزمایشگاه‌های تیم قرمز و تیم آبی AI که تمرین‌های عملی هدایت‌ شده‌ای را در زمینه آسیب‌پذیری‌های LLM، حملات بینایی کامپیوتری، اکسپلویت کردن از API، پیکربندی سیستم‌های تشخیص و ارزیابی امنیتی کامل end-to-end ارائه می‌دهند.

علاوه بر این، دوره راهنمایی گام‌به‌گام برای ساخت یک برنامه امنیتی هوش مصنوعی در سطح سازمانی، از جمله استراتژی تیم قرمز، توسعه مهارت‌ها، ابزارها، نظارت مداوم و یکپارچه‌سازی با برنامه‌های گسترده‌تر امنیت سایبری ارائه می‌کند.

آنچه در پایان دوره، یادگیرندگان قادر خواهند بود:

• مفاهیم بنیادی امنیت هوش مصنوعی، معماری LLM و مدل‌های تهدید خصمانه را درک کنند.
• آسیب‌پذیری‌ها را در لایه‌های ورودی، مدل، سیستم و زنجیره تأمین در کاربردهای هوش مصنوعی شناسایی و تحلیل کنند.
• حملات تیم قرمز مانند تزریق پرامپت، Jailbreak، نمونه‌های خصمانه، استخراج مدل و مسموم‌سازی داده را اجرا کنند.
• تهدیدهای هوش مصنوعی را با استفاده از MITRE ATLAS و OWASP Top 10 برای LLMها و تکنیک‌های ساختاریافته مدل‌سازی تهدید نگاشت کنند.
• دفاع‌های تیم آبی از جمله پایپ‌لاین‌های نظارت، تشخیص ناهنجاری، فیلترسازی محتوا و حفاظت از ران تایم را پیاده‌سازی کنند.
• پاسخ‌گویی به حوادث متمرکز بر هوش مصنوعی، تحقیقات جرم‌یابی قانونی و بازبینی‌های پس از حادثه را انجام دهند.
• متدولوژی‌های ارزیابی ریسک را برای سنجش اثرات تجاری، فنی و اخلاقی آسیب‌پذیری‌های هوش مصنوعی به کار بگیرند.
• سیستم‌های RAG امن بسازند و تعبیه‌ها، پایپ‌لاین‌های بازیابی، پایگاه‌های دانش و یکپارچه‌سازی‌های API را محافظت کنند.
• در میان مقررات نوظهور هوش مصنوعی، الزامات حاکمیتی و شیوه‌های مسئولانه AI ناوبری کنند.
• برنامه تیم قرمز و تیم آبی AI را با گردش‌کارها، شاخص‌ها، گزارش‌دهی و بهبود مستمر توسعه و مدیریت کنند.
• سیستم‌های هوش مصنوعی سازمانی را با کنترل‌های امنیتی قدرتمند، تکنیک‌های مقاوم‌سازی و بهترین شیوه‌ها تقویت کنند.

این مسترکلاس با آزمایشگاه‌های عملی، مطالعات موردی واقعی، تمرین‌های تعاملی و یک جعبه ابزار حرفه‌ای، به یادگیرندگان توانایی می‌دهد تا سیستم‌های هوش مصنوعی را با اطمینان طراحی، تست، دفاع و حاکم کنند و ایمنی سازمانی، تاب‌آوری و آمادگی مقرراتی را در دنیای هوش مصنوعی محور تضمین نمایند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• متخصصان امنیت سایبری که می‌خواهند در امنیت هوش مصنوعی تخصص پیدا کنند.
• مهندسان AI و ML که می‌خواهند تهدیدهای واقعی و راهبردهای دفاعی را درک کنند.
• اعضای تیم قرمز، تیم آبی و تحلیلگران امنیت که به سمت نقش‌های متمرکز بر هوش مصنوعی گسترش می‌یابند.