LLM & Generative AI Security: Protect AI Applications

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

"تحتوي هذه الدورة على استخدام الذكاء الاصطناعي" يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا سريعًا في كيفية إنشاء التطبيقات وأتمتتها ونشرها - ولكنه أيضًا يخلق جيلًا جديدًا تمامًا من المخاطر الأمنية. LLM & Geneative AI Security Masterclass: حماية تطبيقات الذكاء الاصطناعي هي دورة شاملة وعملية مصممة لمساعدتك على فهم وتحديد والدفاع ضد التهديدات الأمنية التي تؤثر على نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وأنظمة توليد الاسترجاع المعزز (RAG)، وواجهات برمجة التطبيقات، والمكونات الإضافية، وتطبيقات المؤسسات التي تدعم الذكاء الاصطناعي. طوال هذه الدورة، ستطور أساسًا قويًا في أمان الذكاء الاصطناعي من خلال فهم كيفية عمل تطبيقات LLM الحديثة فعليًا. سوف تستكشف الرموز المميزة ونوافذ السياق والتضمينات والمحولات وقواعد بيانات المتجهات والاستدلال والضبط الدقيق وهندسة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يعد فهم هذه المكونات أمرًا ضروريًا لأن كل طبقة من نظام الذكاء الاصطناعي يمكن أن تقدم أسطح هجوم جديدة وحدود ثقة ومخاطر أمنية. ستتعلم بعد ذلك كيفية تنفيذ نمذجة التهديدات لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وتحديد الأصول المهمة، وتدفقات البيانات، وحدود الثقة، والجهات الفاعلة في مجال التهديد، ومسارات الهجوم المحتملة. سوف تستكشف كيف يمكن تكييف الأساليب الأمنية الراسخة مثل STRIDE مع بنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة وتتعلم كيفية بناء نماذج تهديد عملية للتطبيقات التي تدعم LLM. ويركز جزء كبير من الدورة على المخاطر الأمنية التي أبرزتها إرشادات OWASP لتطبيقات LLM وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية. سوف تستكشف هجمات مثل الحقن الفوري المباشر وغير المباشر، والتسرب السريع، وكسر الحماية، والكشف عن المعلومات الحساسة، والتعامل غير الآمن مع المخرجات، وتسميم النماذج، وتسميم البيانات، وهجمات سلسلة التوريد الخاصة بالذكاء الاصطناعي. بدلاً من مجرد تعلم التعريفات، سوف تدرس كيف يمكن أن تظهر نقاط الضعف هذه في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحقيقية وما هي عناصر التحكم الأمنية التي يمكن استخدامها لتقليل المخاطر المرتبطة بها. تلقي الدورة نظرة أعمق على الحقن الفوري، وهي إحدى فئات الهجوم الأكثر أهمية التي تؤثر على تطبيقات LLM. سوف تتعلم كيف يتلاعب المهاجمون بالمطالبات والمحتوى الخارجي للتأثير على سلوك النموذج، أو تجاوز القيود المقصودة، أو كشف المعلومات الحساسة، أو التدخل في سير العمل النهائي. ستدرس أيضًا كسر الحماية، والتسلسل السريع، والتسرب الفوري، والحقن السريع غير المباشر، جنبًا إلى جنب مع الاستراتيجيات الدفاعية لتقليل تأثيرها. سوف تتعلم كيفية تأمين تطبيقات الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) من خلال فحص بنية RAG الكاملة وتحدياتها الأمنية الفريدة. تشمل المواضيع هجمات الاسترجاع، وتسميم المستندات، وأمن قاعدة بيانات المتجهات، والتقطيع الآمن، والترخيص، والتحكم في الوصول. سوف تفهم لماذا يؤدي ربط LLM بمستندات المؤسسة وقواعد المعرفة إلى تقديم حدود أمنية إضافية وكيف يمكن للمؤسسات تصميم أنظمة RAG التي تحمي المعلومات الحساسة. أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة مستقلة بشكل متزايد من خلال وكلاء الذكاء الاصطناعي واستدعاء الأدوات. تتناول هذه الدورة التدريبية الآثار الأمنية للذكاء الاصطناعي الوكيل، بما في ذلك بنية وكيل الذكاء الاصطناعي، وأذونات الأداة، وأمن MCP، والامتيازات الأقل، وسير عمل الموافقة البشرية، وإدارة الأذونات. سوف تتعلم لماذا يتطلب منح نظام الذكاء الاصطناعي الوصول إلى قواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات والملفات والتطبيقات والأدوات الخارجية ضوابط أمنية قوية وحدود ترخيص مصممة بعناية. وسوف تستكشف أيضًا أمان واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي وعمليات التكامل، بما في ذلك التطبيقات التي تستخدم تقنيات مثل OpenAI وClaude وGemini. تشمل المواضيع مصادقة واجهة برمجة التطبيقات (API)، والترخيص، وإدارة الأسرار، وتحديد المعدل، وحماية بيانات الاعتماد، وأنماط التكامل الآمن. ستساعدك هذه المفاهيم على فهم كيفية تقليل المخاطر المرتبطة بكشف قدرات الذكاء الاصطناعي من خلال واجهات برمجة التطبيقات وربط تطبيقات الذكاء الاصطناعي بالخدمات الخارجية. يعد الدفاع محورًا رئيسيًا للدورة. سوف تتعلم كيفية تصميم وتنفيذ حواجز حماية الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تصفية المدخلات، وتصفية المخرجات، والإشراف على المحتوى، والقوالب السريعة، ومحركات السياسات، وضوابط التحقق من الصحة، وآليات الموافقة البشرية في الحلقة. سوف تتعلم أيضًا لماذا لا يمكن لحاجز حماية واحد تأمين نظام الذكاء الاصطناعي بشكل كامل وكيف يمكن دمج طبقات دفاعية متعددة باستخدام نهج الدفاع المتعمق. تقدم الدورة أيضًا فريق الذكاء الاصطناعي الأحمر، مما يمنحك نهجًا منظمًا لاختبار تطبيقات الذكاء الاصطناعي من منظور عدائي. سوف تستكشف التحفيز الخصومي، واختبار كسر الحماية، والتشويش الفوري، وأتمتة الهجوم، ومنهجيات الفريق الأحمر التي يمكن لفرق الأمان استخدامها لتحديد نقاط الضعف قبل أن يستغلها المهاجمون. تساعد هذه التقنيات في سد الفجوة بين اختبار الاختراق التقليدي والنظام سريع التطور لاختبار أمان الذكاء الاصطناعي. فالأمن لا يتوقف بعد النشر. سوف تتعلم كيف يمكن للمؤسسات مراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي في الإنتاج باستخدام التسجيل ومراقبة الأمان وقواعد الكشف والكشف عن الحالات الشاذة والتنبيه ومسارات التدقيق وتكامل SIEM. ستفهم الأنشطة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التي يجب مراقبتها وكيف يمكن لفرق الأمان تحديد السلوك المشبوه عبر المطالبات وتفاعلات النماذج ونشاط واجهة برمجة التطبيقات وأنظمة الاسترجاع وسير عمل الوكيل. وأخيرًا، تتناول الدورة حوكمة الذكاء الاصطناعي ودورة حياة تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي الآمنة (AI SDLC). سوف تستكشف الأطر والتوجيهات بما في ذلك إطار إدارة مخاطر NIST AI وتوجيهات OWASP ومعايير ISO AI ذات الصلة، بينما تتعلم كيف يمكن للمؤسسات وضع سياسات الذكاء الاصطناعي وتقييم المخاطر ودمج الأمن في جميع أنحاء التصميم والتطوير والاختبار والنشر والمراقبة والتحسين المستمر. تم تصميم هذه الدورة للجمع بين نظرية أمان الذكاء الاصطناعي والتفكير الأمني ​​العملي في العالم الحقيقي. سواء كنت متخصصًا في الأمن السيبراني، أو محلل SOC، أو مختبر اختراق، أو مهندس أمان، أو مطورًا، أو مهندسًا سحابيًا، أو مهندس الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، أو متخصصًا في DevSecOps، أو متخصصًا في تكنولوجيا المعلومات، أو طالبًا في مجال التكنولوجيا، فسوف تكتسب فهمًا منظمًا لكيفية مهاجمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة - والأهم من ذلك، كيف يمكن تصميمها واختبارها ومراقبتها وإدارتها بشكل أكثر أمانًا. وبحلول نهاية الدورة، سيكون لديك فهم عملي للمجال سريع التطور في LLM وأمن الذكاء الاصطناعي التوليدي والمهارات اللازمة لتحقيق ذلك. تقييم المخاطر الأمنية عبر LLMs وتطبيقات RAG ووكلاء الذكاء الاصطناعي وقواعد بيانات المتجهات وواجهات برمجة التطبيقات والمكونات الإضافية وأنظمة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. ستكون مستعدًا بشكل أفضل للمشاركة في تقييمات أمان الذكاء الاصطناعي، وتطوير الذكاء الاصطناعي الآمن، وفريق الذكاء الاصطناعي الأحمر، وهندسة الأمان، وحوكمة الذكاء الاصطناعي، وحماية إنتاج تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)