راهبردهای سیستم‌های امن هوش مصنوعی: از GenAI تا هوش مصنوعی عاملی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• تغییر معنایی اساسی در امنیت هوش مصنوعی را توضیح دهید و بیان کنید چرا ابزارها و رویکردهای سنتی امنیتی هنگام اعمال در سیستم‌های هوش مصنوعی، شکاف‌های مهمی دارند.
• انواع معماری‌های GenAI را شناسایی و دسته‌بندی کنید و سطح نسبی ریسک امنیتی آن‌ها را ارزیابی کنید.
• چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST را برای ساختاردهی به فعالیت‌های مدیریت ریسک هوش مصنوعی اعمال کنید.
• چارچوب‌های اصلی امنیت هوش مصنوعی را با هم مقایسه کنید و مشخص کنید هر چارچوب را چه زمانی باید اعمال کرد.
• سطوح حمله‌ی نوینی را که مختص سیستم‌های هوش مصنوعی هستند؛ از جمله تزریق پرامپت، مسمومیت مدل، نشت داده از طریق استدلال، و سوءاستفاده از عامل شناسایی کنید.
• سیستم‌های هوش مصنوعی را در برابر چارچوب‌های مقرراتی، از جمله طبقه‌بندی‌های ریسک قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا و الزامات فدرال/ایالتی آمریکا، ارزیابی کنید.
• ملاحظات امنیتی ویژه‌ی هوش مصنوعی را در برنامه‌های موجود امنیت سایبری ادغام کنید.

پیش‌نیازهای دوره

• درک مفاهیم اصلی امنیت سایبری
• آشنایی با مفاهیم امنیت اپلیکیشن و چرخه عمر توسعه نرم‌افزار
• آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی و درک چگونگی عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی

توضیحات دوره

به امنیت هوش مصنوعی در عصر سیستم‌های خودمختار: راهبرد کامل دفاعی برای GenAI و هوش مصنوعی عاملی مسلط شوید.

آیا آماده‌اید در برابر نسل بعدی تهدیدهای هوش مصنوعی دفاع کنید؟ سطح حمله به‌طور اساسی تغییر کرده است - و امنیت سنتی دیگر کافی نیست.

در عصری که سیستم‌های هوش مصنوعی به‌صورت خودمختار تصمیم می‌گیرند، محتوا تولید می‌کنند و با زیرساخت‌های حیاتی تعامل دارند، پارادایم تازه‌ای از آسیب‌پذیری‌ها پدید آمده است. به «تغییر معنایی» خوش آمدید - جایی که مهاجمان دیگر از سینتکس کد اکسپلویت نمی‌کنند، بلکه خود معنا و نیت را دستکاری می‌کنند.

چرا این دوره برای مسیر حرفه‌ای شما ضروری است؟

• برای متخصصان امنیت: امنیت سنتی اپلیکیشن بر تزریق SQL و overflows بافر تمرکز داشت. تهدیدهای امروز چیست؟ حملات تزریق پرامپت که استدلال هوش مصنوعی را ربوده می‌کنند، مسمومیت داده که رفتار مدل را آلوده می‌کند، و خرابی‌های زنجیره‌ای در سیستم‌های چندعاملی. این دوره شکاف میان امنیت اپلیکیشن کلاسیک و چشم‌انداز نوظهور تهدیدهای هوش مصنوعی را پر می‌کند.
• برای مهندسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: ساخت سیستم‌های پیشرفته هوش مصنوعی هیچ ارزشی ندارد اگر بتوان آن‌ها را از طریق دستکاری معنایی به خطر انداخت. بیاموزید اپلیکیشن های هوش مصنوعی را با رویکرد امن از اساس طراحی کنید تا در برابر تاکتیک‌های خصمانه‌ی دنیای واقعی که در MITRE ATLAS™ مستند شده‌اند، مقاوم باشند.
• برای رهبران انطباق و ریسک: شبکه‌ی پیچیده‌ی مقررات هوش مصنوعی مسیر خود را ناوبری کنید - از سطوح ریسک قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا تا فرمان اجرایی 14110 آمریکا و برنامه‌های کنترل تغییر از پیش تعیین‌شده‌ی FDA. الزامات مقرراتی را به کنترل‌های امنیتی عملی و قابل اجرا تبدیل کنید.

چه چیزی این دوره را متفاوت می‌کند؟

ادغام چارچوب‌های پیشرو صنعت:

• ده آسیب‌پذیری برتر OWASP برای اپلیکیشن های مدل زبانی بزرگ (2025) – به جدیدترین آسیب‌پذیری‌ها را از تزریق پرامپت تا حملات زنجیره تأمین مسلط شوید.
• ده آسیب‌پذیری برتر OWASP برای هوش مصنوعی عاملی – ریسک‌های منحصربه‌فرد در سیستم‌های خودمختار را یاد بگیرید: ربایش هدف عامل، سوءاستفاده از ابزار، سوءاستفاده از هویت
• چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST – توابع حاکمیت، نگاشت، اندازه‌گیری و مدیریت را برای مدیریت ریسک هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی پیاده‌سازی کنید.
• MITRE ATLAS™ – تاکتیک‌ها و تکنیک‌های واقعی حمله به یادگیری ماشین را که مهاجمان به‌کار می‌برند، درک کنید.

کار عملی با چرخه بی‌نهایت عملیات امن مدل‌های زبانی بزرگ: فراتر از تئوری بروید و یک چارچوب کامل 9 مرحله‌ای برای چرخه عمر امن را تجربه کنید که همه‌چیز را از تعیین دامنه اولیه تا نظارت مداوم پوشش می‌دهد - به‌طور ویژه برای سیستم‌های هوش مصنوعی طراحی شده است.

کمی‌سازی ریسک به شکلی بی‌سابقه: سیستم نوآورانه‌ی سیستم امتیازدهی آسیب‌پذیری هوش مصنوعی را یاد بگیرید که معیارهای سنتی CVSS را با امتیاز ریسک هوش مصنوعی عاملی ترکیب می‌کند و روشی استاندارد برای انتقال ریسک‌های ویژه‌ی هوش مصنوعی به ذی‌نفعان و محاسبه‌ی بازگشت سرمایه امنیتی در اختیار شما می‌گذارد.

تسلط به فناوری‌های افزایش‌دهنده حریم خصوصی: حفاظت پیشرفته را با حریم خصوصی تفاضلی، یادگیری فدرال، رمزنگاری هم‌ریخت و محیط‌های اجرای مورداعتماد پیاده‌سازی کنید - و داده‌ حساس آموزشی را بدون کاهش عملکرد مدل ایمن نگه دارید.

کاربرد در دنیای واقعی: مطالعه موردی PHAIMIS

یادگیری خود را با بررسی عمیق یک سیستم موجودی داروخانه‌ی حیاتی برای ایمنی به اوج برسانید. استانداردهای NIST ،MITRE و OWASP را در یک سناریوی واقعی اعمال کنید؛ جایی که شکست‌های امنیتی هوش مصنوعی پیامدهای مستقیم برای ایمنی بیمار دارند.

این دوره برای چه کسانی است؟

• مهندسان امنیت اپلیکیشن که به سمت امنیت هوش مصنوعی حرکت می‌کنند.
• متخصصان DevSecOps که پایپ لاین های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را پیاده‌سازی می‌کنند.
• مهندسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مسئول سیستم‌های تولید
• معماران امنیتی که اپلیکیشن های مجهز به هوش مصنوعی طراحی می‌کنند.
• مسئولان انطباق که مقررات هوش مصنوعی را دنبال می‌کنند.
• مدیران ریسک که آسیب‌پذیری‌های سیستم‌های هوش مصنوعی را کمی‌سازی می‌کنند.
• رهبران فنی که برنامه‌های امنیت هوش مصنوعی را می‌سازند.

نتایج دوره: چه چیزهایی را به‌طور کامل یاد خواهید گرفت

در پایان دوره، شما قادر خواهید بود:

• شناسایی و کاهش ریسک‌های ده آسیب‌پذیری برتر OWASP برای هر دو نوع اپلیکیشن های مدل زبانی بزرگ و هوش مصنوعی عاملی
• پیاده‌سازی شبیه‌سازی حمله جامع برای هوش مصنوعی در لایه‌های مدل، پیاده‌سازی، سیستم و زمان اجرا
• ناوبری مقررات جهانی هوش مصنوعی (قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا، فرمان اجرایی 14110 آمریکا، الزامات بخشی)
• ساخت ساختار حاکمیت هوش مصنوعی با انتصاب مدیر ارشد هوش مصنوعی و چارچوب‌های تحمل ریسک
• استقرار شیوه‌های عملیات امن مدل‌های زبانی بزرگ برای چرخه‌های توسعه امن هوش مصنوعی
• کمی‌سازی ریسک‌های ویژه‌ی هوش مصنوعی با استفاده از سیستم امتیازدهی آسیب‌پذیری هوش مصنوعی و انتقال بازگشت سرمایه به مدیریت ارشد
• طراحی سیستم‌های چندعاملی امن و مقاوم در برابر خرابی‌های زنجیره‌ای
• حفاظت از سیستم‌های چندوجهی (VLM ،deepfakes) در برابر حملات بین‌وجهی
• نگهداری مستندات آماده‌ی ممیزی با فهرست اجزای هوش مصنوعی، فهرست اجزای نرم‌افزار و کارت‌های مدل

جمع‌بندی

امنیت سایبری سنتی شما را برای دفاع از کد آماده کرده است. این دوره شما را برای دفاع از هوش، خودمختاری و معنا - سطح حمله‌ی جدید در عصر هوش مصنوعی آماده می‌کند.

تغییر معنایی همین‌جاست. آیا آماده‌اید؟

همین حالا در این دوره شرکت کنید و به متخصص امنیت هوش مصنوعی تبدیل شوید که سازمان شما به‌شدت به آن نیاز دارد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• متخصصان امنیت اپلیکیشن که به حوزه امنیت هوش مصنوعی گسترش می‌یابند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که با سیستم‌های هوش مصنوعی کار می‌کنند یا آن‌ها را یکپارچه می‌سازند.
• مهندسان و معماران امنیتی مسئول استقرارهای هوش مصنوعی
• متخصصان ریسک و انطباق فناوری اطلاعات که بر ابتکارهای هوش مصنوعی نظارت دارند.
• مدیران محصول و رهبران فنی که راهکارهای هوش مصنوعی را پیاده‌سازی می‌کنند.