عن الدورة
تركز هذه الدورة على تمكين المتدربين من إتقان تقنيات التحليل الثابت لضمان أمان أكواد الذكاء الاصطناعي وأنظمة التعلم الآلي. تغطي التعرف على ثغرات متخصصة مثل عمليات تسلسل البيانات غير الآمنة (pickle)، والسرية المشفرة داخل سيناريوهات التدريب، والمخاطر التي تغفل عنها الأدوات الأمنية التقليدية. يتضمن البرنامج التدريبي العمل العملي على مشاريع برمجية حقيقية تعرض نقاط ضعف متعددة، حيث يتم تكوين فحوصات آلية ضمن خطوط CI/CD، وابتكار قواعد كشف مخصصة لأنماط TensorFlow و PyTorch، وتنفيذ استراتيجيات أمن سلسلة التوريد من خلال توليد مخططات مكونات البرمجيات (SBOM). تقدم الدورة حلولاً متكاملة للتحديات الفريدة لمشاريع تعلم الآلة التي تحتوي على خمسين تبعية أو أكثر، مع وضع سياسات أمان جاهزة للإنتاج.
ماذا ستتعلم
- تكوين أدوات Bandit و Semgrep و PyLint لاكتشاف ثغرات في أكواد الذكاء الاصطناعي مثل التسلسل غير الآمن والسرية المخفية
- تطبيق التحليل الثابت لإصلاح الثغرات في الذكاء الاصطناعي وإنشاء قواعد كشف مخصصة لأنماط الأمان
- تنفيذ فحص التبعيات بواسطة pip-audit و Safety و Snyk لتقييم الأمان والامتثال البرمجي وسلسلة التوريد
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمفاهيم والمصطلحات الشائعة في المجال
- الاستعداد للممارسة من خلال تمرينات تطبيقية أو دراسات حالة
المدرسون
Aseem Singhal
Algo Trader | Founder at Unfluke | Content at Groww
Starweaver
Global Leaders in Professional & Technology Education