تفسير وحماية نماذج الذكاء الاصطناعي بأمان

تسلط هذه الدورة الضوء على أهمية دمج الأمان في تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي بدءًا من التحليل الاستباقي للتهديدات. يبدأ المتدرب بدور مهندس أمان الذكاء الاصطناعي، حيث يقوم بتحليل مسبق للهجمات المتوقعة للتصدي لها قبل حدوثها. تتناول الدورة استراتيجيات دفاعية مهمة تشمل تنقية البيانات لمنع البيانات الضارة، وتقنيات التدريب العدائي لتحصين النماذج، وحماية بيانات المستخدم بواسطة الخصوصية التفاضلية. تضم الدورة جلسات تعليمية وتمارين تطبيقية، توجت بمختبر عملي لتعزيز نموذج عرضة لهجمات وتحسين متانته. تتيح هذه التجربة فهمًا عمليًا لكيفية بناء نماذج آمنة وموثوقة في بيئات الذكاء الاصطناعي الحديثة.

• تحليل وتحديد أنواع الثغرات الأمنية في نماذج الذكاء الاصطناعي مثل التهرب وتسميم البيانات واستخلاص النموذج
• تطبيق آليات دفاعية كالتحصين بالتدريب العدائي والخصوصية التفاضلية لحماية الأنظمة
• تقييم فعالية الإجراءات الأمنية عبر تصميم وتنفيذ هجمات محاكاة لاختبار متانة النماذج

• معرفة أساسية بالمفاهيم والمصطلحات الشائعة في المجال
• الاستعداد للممارسة من خلال تمرينات تطبيقية أو دراسات حالة