دوره آموزشی ریسک‌های امنیتی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: دسته‌بندی حملات و حالت‌های خطا

مثل هر نرم‌افزار یا فرآیند دیگه، ماشین لرنینگ (ML) هم می‌تونه مورد حمله قرار بگیره. برای اینکه چیزی رو درست محافظت کنی، اول باید بفهمی که سیستم چطور و کجا آسیب‌پذیره. توی این دوره، دیانا کلی به متخصصان تهدید و امنیت نشون می‌ده که ML چطور ریسک‌هاش رو از نظر تأثیر و حجم عظیم داده‌ای که نیاز داره تغییر می‌ده.

یاد می‌گیری که سیستم‌های ML چطور می‌تونن وقتی تحت حمله قرار می‌گیرن، شکست بخورن و اینکه خطاهای طراحی هم می‌تونن باعث مشکلات عملیاتی، نشت داده‌ها، و ریسک‌های امنیتی و حریم خصوصی بشن. همچنین با روش‌ها و تکنیک‌های مؤثر برای ساختن ML مقاوم و پایدار آشنا می‌شی تا بتونی سیستم‌های هوش مصنوعی رو امن‌تر و قابل اعتمادتر بسازی.

اهداف یادگیری
درک می‌کنی که حالت‌های شکست (حملات مخرب و خطاهای ناخواسته) چرا مهم هستن و چطور امنیت ML/AI رو تحت تأثیر قرار می‌دن.
با انواع حالت‌های شکست، علت‌هاشون و مثال‌های واقعی آشنا می‌شی.
یاد می‌گیری چطور حالت‌های شکست رو وارد مدلسازی تهدید، تست‌ها و اجرای کنترل‌های امنیتی کنی.