توضیحات

آموزش تخصصی امنیت و ردتیمینگ (Red Teaming) هوش مصنوعی

نام دوره : Hands On AI (LLM) Red Teaming

پیش‌نیازها

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون: درک ساختار کدهای پایتون جهت استفاده از نوتبوک‌های ژوپیتر و ابزارهای ارزیابی امنیتی.

• مفاهیم پایه امنیت سایبری: شناخت بردارهای حمله، آسیب‌پذیری‌ها و تست نفوذ مقدماتی.

• بدون نیاز به دانش عمیق در ریاضیات یادگیری ماشین: معماری مدل‌های زبانی و روش‌های نفوذ به آن‌ها از دیدگاه کاربردی و امنیت تهاجمی بررسی می‌شوند.

توضیحات:

گسترش سرسام‌آور مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، معماری‌های بازیابی اطلاعات (RAG) و ایجنت‌های خودکار، مرزهای جدیدی از آسیب‌پذیری‌ها را در سامانه‌های مدرن ایجاد کرده است.

دوره تخصصی «ردتیمینگ و امنیت هوش مصنوعی» یک برنامه آموزشی کاملاً عملیاتی و پروژه‌محور است که با هدف شناسایی، بهره‌برداری اخلاقی و سپس ایمن‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی سازمانی تدوین شده است.

در این آموزش، شما یاد می‌گیرید که چگونه به عنوان یک متخصص تیم قرمز (Red Teamer) تفکر کنید؛ مرزهای محافظتی مدل‌ها را بشکنید، روش‌های نوین تزریق پرامپت (Prompt Injection) و جیل‌بریک (Jailbreaking) را تحلیل کنید و در نهایت راهکارهای دفاعی و نرده‌های حفاظتی (Guardrails) مستحکمی بسازید.

علاوه بر مهارت‌های فنی، انطباق با چارچوب‌های قانون‌گذاری مدرن نظیر قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (EU AI Act) و تدوین مدل‌های بلوغ امنیت در سازمان‌ها نیز مورد تحلیل قرار می‌گیرند.

سرفصل‌های تخصصی و مهارت‌های کسب‌شده در آموزش تخصصی امنیت و ردتیمینگ (Red Teaming) هوش مصنوعی

• مبانی و متدولوژی ردتیمینگ در هوش مصنوعی: درک معماری داخلی مدل‌های زبانی، طبقه‌بندی تهدیدات نوظهور و نقشه راه استراتژی‌های ارزیابی امنیتی.

• تکنیک‌های شکستن و دور زدن مدل‌ها (Jailbreaking): متدهای ساخت پرامپت‌های فریبنده، فرار از فیلترهای اخلاقی، بهره‌برداری از حالت‌های نقش‌آفرینی و تمرین‌های نفوذ اخلاقی.

• تحلیل عمیق تزریق پرامپت (Prompt Injections): تفکیک تزریق مستقیم و غیرمستقیم، بررسی ریسک‌های داده‌های ورودی آلوده و حملات متمرکز بر سیستم‌های مبتنی بر RAG و AI Agents.

• ۱۰ آسیب‌پذیری برتر OWASP برای مدل‌های زبانی (OWASP Top 10 for LLMs): تحلیل سناریوهای مسموم‌سازی داده‌ها (Data Poisoning)، نقض حریم خصوصی داده‌های آموزشی، خروجی‌های ناامن و ارزیابی آسیب‌پذیری با دموهای زنده.

• پیاده‌سازی مکانیزم‌های دفاعی و گاردریل‌ها: ابزارها و فریم‌ورک‌های پایش مداوم، پیاده‌سازی لایه‌های اعتبارسنجی ورودی و خروجی و ارتقای مقاومت سیستم‌های تجاری در برابر حملات معکوس.

• جعبه‌ابزار کاربردی ارزیابی امنیت: دسترسی به تمپلیت‌ها و نوتبوک‌های تعاملی پایتون (Jupyter Notebooks) برای اجرای سناریوهای تکرارپذیر آزمون نفوذ.

چرا باید در این دوره شرکت کنید؟

• تسلط بر یک تخصص نوین و فوق‌العاده پرتقاضا: ورود به حوزه تخصصی امنیت هوش مصنوعی پیش از فراگیر شدن و اشباع بازار کار.

• آموزش متوازن تهاجم و دفاع: یادگیری مهارت کشف آسیب‌پذیری در کنار روش‌های مهندسی معکوس و ایمن‌سازی سیستم‌ها.

• انطباق با استانداردهای سازمانی و قوانین بین‌المللی: مجهز شدن به متدولوژی‌های لازم جهت دفاع از پلتفرم‌های هوش مصنوعی در برابر ریسک‌های حقوقی و رگولاتوری.

دوره آموزش تخصصی امنیت و ردتیمینگ (Red Teaming) هوش مصنوعی برای چه کسانی مناسب است؟

• پژوهشگران و کارشناسان امنیت تهاجمی (Penetration Testers & Red Teamers): متخصصانی که به دنبال افزودن مهارت تست نفوذ سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به جعبه‌ابزار خود هستند.

• مهندسان و توسعه‌دهندگان سیستم‌های هوش مصنوعی: برنامه‌نویسانی که می‌خواهند مدل‌ها، وب‌سرویس‌ها و سیستم‌های ایجنتیک خود را در برابر رفتارهای غیرمنتظره و مخرب ایمن کنند.

• مدیران و رهبران تیم‌های امنیت اطلاعات (CISOها و مدیران ریسک): مسئولانی که وظیفه دارند چارچوب‌های حاکمیت امنیت هوش مصنوعی را در سازمان پیاده‌سازی کنند.