Udemy – The Agentic AI Security Masterclass 2026-3

در تاریخ: 1405/07/10 7:16:48

توضیحات

دوره The Agentic AI Security Masterclass. این دوره آموزشی جامع به بررسی مباحث امنیتی، چالش‌های رفتاری و روش‌های محافظت از سیستم‌های هوش مصنوعی عاملیت‌محور در محیط‌های عملیاتی می‌پردازد. این دوره تخصصی بررسی می‌کند که چگونه مقوله امنیت باید با تغییر ماهیت سیستم‌های هوش مصنوعی تحول یابد؛ زیرا این فناوری دیگر ابزاری منفعل نیست بلکه به عنوان عامل‌های خودمختاری عمل می‌کند که در محیط‌های واقعی برنامه‌ریزی، تصمیم‌گیری و اجرا می‌کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی عاملیت‌محور مشخصات ریسک کاملاً متفاوتی را ارائه می‌دهند که شکست‌ها در آن‌ها اغلب بدون وجود ابزارهای بهره‌برداری، بدون نیت مخرب و بدون سیگنال‌های واضح ظاهر می‌شوند. سیستم‌ها ممکن است در سطح فنی به شکل درستی رفتار کنند اما به مرور زمان ناامن، غیرقابل اعتماد یا خارج از هم‌راستایی شوند. این دوره به طور دقیق برای پاسخگویی به این شکاف طراحی شده است. در طول دوازده ماژول ساختاریافته، فراگیران از منظری امنیتی در کل چرخه حیات سیستم‌های عامل‌محور راهنمایی می‌شوند. دوره با ایجاد درک روشنی از تفاوت‌های بنیادین این عامل‌ها با سیستم‌های نرم‌افزاری گذشته آغاز می‌شود و سپس به بررسی این موضوع می‌پردازد که چگونه اهداف دچار انحراف می‌شوند، ابزارها مورد سوءاستفاده قرار می‌گیرند، حافظه و زمینه به بدهی‌های امنیتی تبدیل می‌شوند و استقلال به صورت پنهانی فراتر از حد مورد نظر گسترش می‌یابد. امنیت به عنوان یک رشته معماری و رفتاری بررسی می‌شود نه صرفاً یک فهرست بررسی ساده، و بر طراحی سیستم‌هایی تأکید دارد که حتی در صورت استدلال نادرست یا دریافت ورودی‌های مبهم ایمن باقی بمانند. آزمایشگاه‌های عملی نیز در سراسر دوره ادغام شده‌اند تا یادگیری را از طریق تجربه تقویت کنند و فراگیران را با الگوهای حمله و حالت‌های شکست واقعی در محیط‌های کنترل‌شده آشنا سازند. در پایان این دوره، شرکت‌‌کنندگان فراتر از دانش فنی، روشی پایدار برای تفکر درباره خودمختاری، ریسک و مسئولیت در سیستم‌های هوش مصنوعی به دست می‌آورند. آن‌ها یاد می‌گیرند که چگونه رفتار عامل‌ها را زیر سوال ببرند، برای شکست‌ها طراحی کنند، نشانه‌های هشدار اولیه را شناسایی کنند و سیستم‌های هوشمند را در محیط پروداکشن با وضوح و اعتماد به نفس کامل مدیریت کنند.

آنچه فرا خواهید گرفت

تفاوت‌های بنیادین: شناخت نحوه تمایز سیستم‌های هوش مصنوعی عاملیت‌محور با نرم‌‌افزارهای سنتی و چگونگی ایجاد ریسک‌های امنیتی جدید.
رفتار عامل‌ها: بررسی نحوه برنامه‌ریزی، استدلال، تفویض اختیار و عمل کردن عامل‌های خودمختار و نحوه شکست این رفتارها در دنیای واقعی.
محدودیت کنترل‌های سنتی: درک این موضوع که چرا کنترل‌های سنتی امنیت سایبری برای تأمین امنیت هوش مصنوعی عاملیت‌محور لازم اما ناکافی هستند.
انحراف اهداف: نحوه منحرف شدن، ربوده شدن یا خارج از هم‌راستایی قرار گرفتن اهداف عامل‌ها بدون هیچ‌گونه حمله صریح.
بدهی‌های حافظه و زمینه: بررسی چگونگی تبدیل شدن حافظه، زمینه و سیستم‌های بازیابی به بدهی‌های امنیتی بلندمدت.
تعاملات چندعامله: نحوه تعامل، تبانی و تقویت اشتباهات یکدیگر توسط چندین عامل مختلف در شبکه.
سوءاستفاده از اعتماد انسانی: چگونگی سوءاستفاده عامل‌ها از اعتماد، تعصب و عادت‌های اتوماسیون در انسان‌ها.
معماری‌های امن: طراحی معماری‌های عامل امن با مرزها، نقش‌ها و نقاط اجرایی مشخص و واضح.
کنترل دسترسی: نحوه اعمال هویت، کنترل دسترسی، اجرای ایزوله و حداقل دسترسی به عامل‌های غیرانسانی.
تشخیص انحراف: شناسایی زودهنگام انحراف‌های رفتاری، هک پاداش و رفتارهای سرکش نوظهور در سیستم.
مکانیسم‌های بازدارنده: طراحی و اجرای مرزهای خودمختاری، موتورهای محدودیت و کلیدهای توقف اضطراری.
پایش و نظارت: ساخت قابلیت مشاهده در تصمیمات، برنامه‌ها و اقدامات عامل‌های هوشمند.
مدل‌سازی تهدید: ارزیابی تهدیدات، تیم قرمز و مقاوم‌سازی سیستم‌های عاملیت‌محور برای محیط پروداکشن.
حکمرانی و تکامل: نحوه مدیریت، نظارت و تکامل ایمن سیستم‌های خودمختار در طول زمان.

این دوره مناسب افرادیست که

مهندسان نرم‌افزار: برنامه‌نویسانی که سیستم‌هایی با استفاده از عامل‌ها، اتوماسیون یا جریان‌های کاری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌سازند.
متخصصان امنیت: کارشناسانی که مهارت‌های خود را با سیستم‌های خودمختار و مجهز به هوش مصنوعی تطبیق می‌دهند.
مهندسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: متخصصانی که با چهارچوب‌ها، ابزارها و لایه‌های ارکستراسیون عامل‌ها کار می‌کنند.
تیم‌های پلتفرم و زیرساخت: افراد پشتیبانی‌کننده از سرویس‌های فعال‌شده با هوش مصنوعی در سازمان‌ها.
معماران سیستم: طراحانی که سیستم‌هایی را طراحی می‌کنند که در آن‌ها هوش مصنوعی می‌تواند اقدامات واقعی انجام دهد.
رهبران محصول و تصمیم‌گیرندگان فنی: مسئولان مرتبط با ریسک، ایمنی و مدیریت کلان هوش مصنوعی.
پژوهشگران و عمل‌کنندگان: علاقه‌مندان به حوزه‌های حکمرانی، ایمنی و تاب‌آوری در هوش مصنوعی.

مشخصات دوره The Agentic AI Security Masterclass

ناشر: Udemy
مدرس: Cyberdefense Learning, Anand Rao Nednur
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 10 ساعت و 12 دقیقه
تعداد دروس: 130

سرفصل های دوره

The Agentic AI Security Masterclass

پیشنیازهای دوره The Agentic AI Security Masterclass

No prior experience with agentic AI is required
No advanced background in cybersecurity is required
Basic familiarity with how software systems work is helpful, but not mandatory
Curiosity about how AI systems behave in the real world
Willingness to think critically and question assumptions about automation and intelligence
Comfort with learning through examples, scenarios, and hands-on exploration
For labs: basic ability to follow technical instructions and experiment in a safe environment