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.
A Hands-on Guide to Attacking, Defending, and Securing Modern AI Systems
فناوری هوش مصنوعی دیگر یک رویای دوردست یا یک ابزار فانتزی در آزمایشگاههای دانشگاهی نیست؛ این فناوری اکنون به لایه اصلی تصمیمگیری در زیرساختهای حیاتی، نرمافزارهای سازمانی و ارتباطات بینالمللی تبدیل شده است. با این حال، شتاب بیسابقه در توسعه و بهکارگیری این سیستمها، یک حقیقت پنهان و نگرانکننده را آشکار کرده است: سیستمهای هوش مصنوعی به همان اندازه که هیجانانگیز و تحولآفرین هستند، به شدت شکننده و آسیبپذیرند. کتاب امنیت هوش مصنوعی، نوشته یکی از پیشگامان این حوزه و بنیانگذار نخستین شرکت تخصصی امنیت هوش مصنوعی در استرالیا، دقیقاً همان مرجع چاپی و فیزیکی بیبدیلی است که برای درک، تحلیل و دفاع از این سیستمهای نوین به آن نیاز دارید.
نویسنده این اثر، طراح اولین چارچوب دولتی امنیت هوش مصنوعی غیرنظامی و مدرس سازمانهای بینالمللی بزرگی است که تجربیات عملی خود را از تحلیل دهها حادثه امنیتی واقعی در این کتاب گردآوری کرده است. او زمانی وارد این حوزه شد که در کنفرانسهای امنیت سایبری، هیچکس به موضوع یادگیری ماشین خصمانه توجهی نمیکرد؛ اما امروزه این رشته به عنوان یکی از حیاتیترین ارکان امنیت ملی و پایداری کسبوکارها شناخته میشود. این کتاب فیزیکی یک راهنمای کاملاً کاربردی است که به شما نشان میدهد هوش مصنوعی چگونه مورد حمله قرار میگیرد، چرا این حملات اهمیت دارند و ما برای دفاع از آنها چه کاری میتوانیم انجام دهیم.
بسیاری از متخصصان به اشتباه تصور میکنند که امنیت هوش مصنوعی صرفاً زیرمجموعهای از امنیت سایبری سنتی است و ابزارهای دفاعی گذشته برای حفاظت از این فناوری کفایت میکنند. واقعیت این است که هوش مصنوعی چالشهای امنیتی کاملاً نوظهور و متفاوتی را ایجاد میکند. نرمافزارهای سنتی مبتنی بر منطق قطعی و کدهای ثابت هستند، در حالی که سیستمهای هوش مصنوعی بر اساس احتمالات کار میکنند؛ این یعنی خروجی آنها میتواند حتی با ورودیهای مشابه، تغییر کند.
این سیستمها به حجم عظیمی از دادههای پویا وابستهاند، با واسطهای برنامهنویسی خارجی یکپارچه میشوند و در نسلهای جدیدتر، به عنوان دستیارهای خودگردان عمل میکنند که میتوانند به طور مستقل تصمیم بگیرند و اقدام کنند. این ویژگیها، سطح حمله کاملاً جدیدی را ایجاد میکند که ابزارهای سنتی مانند دیوارهای آتش یا سیستمهای تشخیص نفوذ قادر به درک یا مهار آنها نیستند. فرآیند یادگیری ماشین به خودی خود آسیبپذیریهای جدیدی را در بطن مدل ایجاد میکند که میتواند منجر به افشای دادههای آموزشی، خروجیهای غیرقابلاعتماد یا دستکاری هوشمندانه مدل توسط مهاجمان شود. با خرید و مطالعه این کتاب چاپی، شما یاد میگیرید که چگونه میان یک سیستم هوش مصنوعی و یک مدل یادگیری ماشین تمایز قائل شوید و برای امنیت هر دو لایه استراتژی داشته باشید.
این کتاب چاپی به گونهای نگارش شده است که نیازهای طیف وسیعی از متخصصان را پوشش دهد و پیشنیازهای ورود به این حوزه را تا حد امکان کاهش داده است. اگر به دنبال ساختن یک پایه علمی و عملی محکم در امنیت هوش مصنوعی هستید، این کتاب بهترین انتخاب است.
کلمات کلیدی:متخصصان امنیت سایبری که میخواهند دانش خود را بهروز کنند، دانشمندان داده و توسعهدهندگان هوش مصنوعی که تمایل دارند سیستمهای مقاومتری بسازند، و افرادی که به دنبال کسب یک موقعیت شغلی عالی در بازار کار نوظهور امنیت هوش مصنوعی هستند، بیشترین بهره را از این اثر خواهند برد. نویسنده مفاهیم را از اصول اولیه آموزش میدهد و حتی در بخشهایی از کتاب، کدهای پایتون و محاسبات آماری زیربنایی را از صفر بازسازی میکند تا شما بدون نیاز به ابزارهای آماده، منطق داخلی حملات را درک کنید و فضا را به عنوان یک جعبه سیاه کدر نبینید.
این اثر ارزشمند در قالب سه بخش کلان و ده فصل تحلیلی تدوین شده است تا یک نقشهراه منسجم و همهجانبه را در اختیار خواننده قرار دهد.
در این بخش، تعاریف پایه، تاریخچه و زیرساختهای ریاضی و تئوریک سیستمهای هوش مصنوعی تشریح میشوند تا خواننده با دیدگاهی روشن وارد مباحث تخصصیتر شود.
هوش مصنوعی یک فناوری واحد نیست، بلکه هدفی است که در طول هفتاد سال گذشته همواره تغییر کرده است. در این فصل، پایههای ریاضی و تئوریک یادگیری ماشین بررسی میشود و نویسنده با ارائه کدهای ساده پایتون نشان میدهد که مدلها چگونه پیشبینیهای خود را انجام میدهند.
این فصل به بررسی معماریهای رایج مدلهای هوش مصنوعی و فرآیند آموزش آنها میپردازد. امنسازی هوش مصنوعی محدود به مدلهای زبانی بزرگ نیست. در این بخش، روشهای امنسازی سیستمهای بینایی ماشین و مدلهای پردازش سیگنال نیز به طور کامل تحلیل میشوند.
در این قسمت، روشهای نظاممند شناسایی و ارزیابی مخاطرات هوش مصنوعی با استفاده از چارچوبهای مدرن آموزش داده میشود. شما با بررسی حوادث و روندهای واقعی در دنیای فناوری، یاد میگیرید که چگونه آسیبپذیریهای یک سیستم را پیش از وقوع فاجعه پیشبینی کنید.
این بخش وارد هسته فنی و عملیاتی کتاب میشود و به کالبدشکافی حملات ریاضی و سیستماتیک به مدلها و روشهای مقابله با آنها میپردازد.
تمرکز اصلی این فصل بر روی روشهای بهینهسازی ریاضی است که مهاجمان برای طراحی حملات یادگیری ماشین خصمانه از آنها استفاده میکنند. شما با انجام تمرینهای عملی درون کتاب، یاد میگیرید که چگونه این حملات را اجرا کنید و آسیبپذیریهای منحصربهفرد سیستمهای خودگردان را کشف نمایید.
پس از شناخت حملات، این فصل به بررسی روشهای موثر دفاعی در سطح سیستم میپردازد. همه روشهای دفاعی در برابر حملات خصمانه کارآمد نیستند. شما میآموزید که کدام کنترلها در دنیای واقعی شکست میخورند و چگونه باید لایههای دفاعی متعددی برای حفاظت پایدار ایجاد کنید.
در این بخش، کتاب از سطح حملات خرد فراتر رفته و به بررسی مفاهیم کلان مانند تیمهای قرمز، حاکمیت، قوانین بینالمللی و آینده این فناوری میپردازد.
این فصل با رویکردی کاملاً عملی و مبتنی بر مطالعات موردی، به سنجش هجومی سیستمهای هوش مصنوعی میپردازد. شما تفاوتها و شباهتهای تیم قرمز هوش مصنوعی را با تیمهای قرمز سنتی در امنیت سایبری خواهید آموخت.
در این بخش، پدیده استفاده از هوش مصنوعی برای انجام کارهای امنیتی بررسی میشود. تمرکز اصلی بر روی نقطه تلاقی امنسازی هوش مصنوعی و استفاده از آن به عنوان یک ابزار امنیتی، به ویژه در سناریوهای تقابل مدلها با یکدیگر است.
این فصل به بررسی خطرات کوتاهمدت و بلندمدتی که هوش مصنوعی میتواند برای جوامع ایجاد کند میپردازد؛ از جمله ریسکهای وجودی ناشی از ابرهوش مصنوعی، روشهای سنجش توانمندی مدلهای پیشرو و راهکارهای همراستاسازی هوش مصنوعی با اهداف و ارزشهای انسانی.
بخش سیاستگذاری کتاب، بستر لازم را برای درک استراتژیک قانونگذاریها و مدیریت کلان مخاطرات فراهم میکند. در این فصل، متدولوژیهای کیفی و کمی تحلیل ریسک و تاثیر واقعیتهای فنی بر تدوین مقررات بررسی میشوند.
فصل پایانی کتاب به بررسی چشمانداز آینده و روندهایی میپردازد که جامعه دیجیتال باید از هماکنون خود را برای پیامدهای امنیتی آنها آماده کند. یک دیدگاه جسورانه وجود دارد که روزی امنیت سایبری به زیرمجموعهای از امنیت هوش مصنوعی تبدیل خواهد شد. اگر هوش مصنوعی مغز متفکر تمام زیرساختها باشد، محافظت از آن به معنای محافظت از همهچیز است.
بسیاری از کتابها و مقالاتی که درباره این حوزه نوشته میشوند، صرفاً به بیانیههای سیاستگذاری سطحی یا تئوریهای انتزاعی بسنده میکنند. این کتاب چاپی مسیر متفاوتی را انتخاب کرده است؛ این اثر ابزارهای ریاضی، مفاهیم آماری زیربنایی و کدهای اجرایی پایتون را ترکیب میکند تا شما دقیقاً ببینید آسیبپذیریها چگونه شکل میگیرند. نویسنده به جای پنهان کردن مفاهیم پشت ابزارهای آماده، به شما یاد میدهد که سیستم را از پایه بسازید تا قدرت تحلیل و نقد هر ابزار امنیتی دیگری را در آینده داشته باشید.
از سوی دیگر، این کتاب خود را به لایه جذاب اما محدود مدلهای زبانی بزرگ محدود نمیکند. شما در این کتاب با امنیت در تمام ابعاد هوش مصنوعی، از پردازش تصویر گرفته تا سیستمهای تحلیل سیگنال آشنا میشوید. وجود منابع پیشنهادی تخصصی در پایان هر فصل نیز این امکان را به شما میدهد که در صورت تمایل، تحقیقات خود را در حوزههای مجاور عمیقتر کنید.
امنیت هوش مصنوعی یکی از سریعترین و پویاترین حوزههای فناوری در عصر حاضر است. برای تسلط بر متون سنگین ریاضی، تحلیل کدهای پایتون و درک چارچوبهای حاکمیتی مندرج در این کتاب، نیاز به تمرکز بالا و مطالعه مستمر دارید. نسخه چاپی این کتاب با کیفیت عالی در چاپ جداول فنی، نمودارهای معماری سیستم و خطوط کد نویسی، یک تجربه آموزشی بینقص را بدون خستگیهای ناشی از نمایشگرها فراهم میسازد.
داشتن این کتاب فیزیکی روی میز کار مهندسان نرمافزار، دانشمندان داده و مدیران امنیت، مانند داشتن یک مشاور ارشد بینالمللی در کنار خود است که در زمان طراحی سیستمهای هوش مصنوعی یا مواجهه با تهدیدات ناشناخته، راهکارهای علمی و اثباتشده را به شما ارائه میدهد. این کتاب یک سرمایهگذاری بلندمدت برای آینده شغلی شما در دنیایی است که هوش مصنوعی هدایت آن را بر عهده دارد.
کتابهای تخصصی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، امنیت شبکه و اطلاعات، مهندسی نرمافزار و زیرساختهای پیشرفته.
امنیت هوش مصنوعی, یادگیری ماشین خصمانه, مدل های زبانی بزرگ, ارزیابی مخاطرات هوش مصنوعی, امنیت سایبری, مهندسی نرم افزار, امنیت مدل های ریاضی, تیم قرمز هوش مصنوعی, حملات خصمانه پایتون, حاکمیت هوش مصنوعی, کتاب چاپی کامپیوتر, ایمنی هوش مصنوعی, راهنمای تست نفوذ هوش مصنوعی
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران (0)