ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Threats, defenses, and best practices for building safe and trustworthy AI
هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ (LLM)، بهسرعت در حال تحول هستند و نقش پررنگی در صنایع مختلف ایفا میکنند. از تولید محتوا گرفته تا تحلیل دادههای پیچیده و پشتیبانی از تصمیمگیری، این فناوریها تأثیر چشمگیری بر زندگی روزمره و کسبوکارها دارند.
با این حال، این مدلها با چالشهای امنیتی منحصر به فرد روبهرو هستند. تهدیدات میتوانند از ضعفهای ذاتی مدلها ناشی شوند یا توسط بازیگران مخرب بهصورت هدفمند ایجاد شوند. این کتاب با تمرکز بر امنیت LLM و هوش مصنوعی مولد، راهکارهای عملی و استانداردهای صنعتی برای محافظت از سیستمهای هوش مصنوعی را ارائه میدهد.
کتاب پیش رو به شما کمک میکند تا:
تهدیدات امنیتی خاص مدلهای زبانی را شناسایی کنید
استراتژیهای Secure-by-Design برای توسعه ایمن پیاده کنید
با استانداردهای OWASP، NIST و MITRE آشنا شوید و آنها را در پروژههای خود به کار ببرید
چالشهای اخلاقی و قانونی مرتبط با امنیت هوش مصنوعی را مدیریت کنید
مدلهای زبانی بزرگ با پردازش حجم عظیمی از دادهها و توانایی تولید متن، در معرض حملات پیچیده و پیشرفته هستند. این حملات میتوانند شامل:
تزریق داده مخرب که منجر به آموزش مدل با اطلاعات نادرست میشود
حملات مهندسی اجتماعی با هدف دسترسی به اطلاعات حساس
دستکاری پاسخهای مدل برای ایجاد سوءاستفاده یا انتشار اطلاعات نادرست
اگرچه این تهدیدات پیچیده به نظر میرسند، کتاب حاضر با رویکرد عملی و گامبهگام، راهکارهایی برای مقابله با آنها ارائه میدهد و متخصصان را قادر میسازد تا سیستمهای هوش مصنوعی خود را با اطمینان و امنیت بالا پیادهسازی کنند.
کتاب به صورت مرحلهای و عملیاتی طراحی شده است تا خواننده بتواند از سطح پایه تا پیشرفته، مهارتهای لازم برای ایمنسازی LLM را فرا گیرد.
در این بخش، اصول عملکرد LLM و معماری آنها بررسی میشود. همچنین نحوه پردازش دادهها، یادگیری و تولید محتوا به زبان طبیعی توضیح داده شده است.
در این فصل، انواع حملات و تهدیدات امنیتی مدلهای زبانی بررسی میشوند. شما با تکنیکهای محافظت از دادهها، کنترل دسترسی و پیشگیری از سوءاستفاده آشنا خواهید شد.
این فصل به بررسی دو بعد مهم امنیت LLM میپردازد: ضعفهای ذاتی مدلها و تهدیدات ناشی از بازیگران مخرب. با تحلیل نمونههای واقعی، روشهای شناسایی آسیبپذیریها ارائه میشود.
برای پیادهسازی یک مدل امن، مرزهای اعتماد باید بهدرستی تعریف شوند. این فصل توضیح میدهد چگونه سطوح دسترسی و مدیریت دادهها را بهصورت امن طراحی کنید.
کلمات کلیدی:امنیت هوش مصنوعی نهتنها یک مسئله فنی بلکه یک نیاز سازمانی و قانونی است. در این فصل، چگونگی تطبیق راهکارهای امنیتی با استانداردها و مقررات بررسی میشود.
OWASP Top 10 LLM یک چارچوب استاندارد برای شناسایی تهدیدات رایج ارائه میدهد. این فصل به شما میآموزد چگونه ریسکها را ارزیابی و اولویتبندی کنید تا منابع سازمانی بهینه صرف مقابله با مهمترین تهدیدات شود.
با مطالعه مثالهای واقعی و تحلیل ده ریسک اصلی LLM، راهکارهای عملی برای شناسایی آسیبپذیریها ارائه میشود.
در این فصل، استراتژیها و تکنیکهای Mitigation برای هر ریسک ارائه شده است. نکات کلیدی شامل کنترل دسترسی، جداسازی محیطها و پیادهسازی MLOps ایمن است.
خواندن این کتاب به شما کمک میکند تا:
امنیت سیستمهای AI خود را از پایه تا سطح پیشرفته تقویت کنید
با تهدیدات واقعی و تکنیکهای مقابله با آنها آشنا شوید
از بهترین استانداردهای صنعتی در توسعه و پیادهسازی LLM استفاده کنید
مدیریت ریسک و حاکمیت هوش مصنوعی را بهصورت مستمر و هدفمند انجام دهید
تصمیمگیری اخلاقی و قانونی در پروژههای هوش مصنوعی را بهبود دهید
این کتاب برای متخصصان امنیت سایبری، توسعهدهندگان AI، مدیران پروژه و رهبران کسبوکارها طراحی شده است که با مدلهای زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد کار میکنند.
مخاطبان اصلی شامل:
CISOها و معماران امنیتی که مسئول امنیت سازمان هستند
مهندسان ML و دادهکاوان که مدلها را توسعه میدهند
توسعهدهندگان DevOps و MLOps که چرخه زندگی AI را مدیریت میکنند
مدیران و رهبران کسبوکار که میخواهند امنیت پروژههای هوش مصنوعی را تضمین کنند
کتاب فرض میکند که خواننده با مبانی امنیت و اصول اولیه هوش مصنوعی آشنایی دارد.
ایمنی طراحیشده از ابتدا:
یکی از مهمترین اصول کتاب، پیادهسازی امنیت از مرحله طراحی مدل است. بهعبارت دیگر، سیستمها باید از ابتدا امن و مقاوم ساخته شوند، نه اینکه بعداً مشکلات امنیتی آنها رفع شود.
مدیریت چرخه زندگی LLM:
کتاب نشان میدهد که چگونه ریسکها در تمام مراحل زندگی مدل، از جمعآوری دادهها تا عملیات و نگهداری، شناسایی و مدیریت شوند.
کنترل دسترسی و جداسازی محیطها:
با پیادهسازی سطوح دسترسی مشخص و جداسازی محیطها، میتوان از دسترسی غیرمجاز به دادهها و مدلها جلوگیری کرد.
استانداردها و چارچوبهای معتبر:
با بهرهگیری از OWASP، NIST و MITRE، خواننده قادر خواهد بود یک چارچوب امنیتی جامع و قابل اتکا برای سازمان خود بسازد.
این کتاب یک راهنمای جامع، عملی و قابل اعتماد برای هر فردی است که با مدلهای زبانی بزرگ و هوش مصنوعی سر و کار دارد. با مطالعه این کتاب، نه تنها میتوانید سیستمهای خود را امن کنید بلکه قادر خواهید بود با اطمینان و دانش کامل تصمیمات مرتبط با توسعه، پیادهسازی و مدیریت AI را اتخاذ کنید.
با نکات عملی، نمونههای واقعی و چارچوبهای استاندارد، این کتاب یک منبع ضروری برای متخصصان امنیت، توسعهدهندگان و مدیران هوش مصنوعی است.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران