OffSec – AI-300: Advanced AI Red Teaming

دوره OffSec – AI-300: Advanced AI Red Teaming – راهنمای جامع، کاربردها، سرفصل‌ها و مسیر شغلی

با گسترش سریع سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، تهدیدات امنیتی نیز پیچیده‌تر شده‌اند. دیگر صرفاً محافظت از شبکه و زیرساخت کافی نیست؛ بلکه باید خود مدل‌های هوش مصنوعی را نیز در برابر سوءاستفاده، دستکاری و حملات هدفمند ایمن کرد. دوره OffSec – AI-300: Advanced AI Red Teaming یکی از پیشرفته‌ترین آموزش‌ها در این حوزه است که به‌صورت تخصصی به ارزیابی امنیت سیستم‌های AI می‌پردازد.

Red Teaming در هوش مصنوعی چیست؟

Red Teaming در حوزه AI به معنای شبیه‌سازی حملات واقعی علیه مدل‌ها و سیستم‌های هوشمند است تا نقاط ضعف آن‌ها شناسایی شود. برخلاف تست نفوذ سنتی، اینجا تمرکز روی مواردی مانند:

• حملات به مدل‌های زبانی (LLMs)
• دستکاری داده‌های آموزشی (Data Poisoning)
• دور زدن محدودیت‌های مدل (Jailbreaking)

این رویکرد به سازمان‌ها کمک می‌کند تا قبل از مهاجمان، آسیب‌پذیری‌ها را کشف و رفع کنند.

چرا دوره AI-300 اهمیت دارد؟

دوره Offensive Security (OffSec) در سطح جهانی به آموزش‌های عملی و سناریومحور معروف است. AI-300 نیز با همین رویکرد طراحی شده و به شما کمک می‌کند:

• مهارت‌های عملی در تست امنیت AI کسب کنید
• تهدیدات نوظهور را شناسایی کنید
• در پروژه‌های واقعی امنیت هوش مصنوعی مشارکت کنید
• وارد یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بازار کار شوید

مهارت‌هایی که در این دوره یاد می‌گیرید

در این دوره، شرکت‌کنندگان با طیف وسیعی از تکنیک‌ها و مفاهیم آشنا می‌شوند:

 1. حملات به مدل‌های زبانی (LLMs)

• Prompt Injection
• Jailbreaking
• استخراج داده‌های حساس

 2. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین

• Adversarial Attacks
• Model Evasion
• Model Extraction

 3. تست نفوذ سیستم‌های مبتنی بر AI

• تحلیل APIهای هوش مصنوعی
• بررسی جریان داده (Data Flow)
• شناسایی نقاط ورود حمله

 4. ابزارها و فریم‌ورک‌ها

• استفاده از ابزارهای Red Teaming
• شبیه‌سازی سناریوهای واقعی
• طراحی تست‌های سفارشی

سرفصل‌های دوره AI-300

بخش 1: مبانی امنیت هوش مصنوعی

• معرفی تهدیدات AI
• مفاهیم پایه Red Teaming
• ساختار مدل‌های یادگیری ماشین

بخش 2: حملات پیشرفته به AI

• حملات adversarial
• data poisoning
• model inversion

بخش 3: حملات به LLMها

• Prompt Injection
• Jailbreak Techniques
• Data Leakage

بخش 4: ارزیابی امنیت سیستم‌های AI

• طراحی سناریوهای حمله
• تست APIها
• تحلیل رفتار مدل

بخش 5: دفاع و ایمن‌سازی

• تکنیک‌های Hardening
• Monitoring و Logging
• پیاده‌سازی کنترل‌های امنیتی

پیش‌نیازهای دوره

برای بهره‌برداری بهتر از این دوره، داشتن دانش زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با امنیت سایبری
• مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• تجربه تست نفوذ یا برنامه‌نویسی (Python مزیت محسوب می‌شود)

بازار کار و فرصت‌های شغلی

با رشد AI، نیاز به متخصصان امنیت نیز افزایش یافته است. پس از گذراندن این دوره می‌توانید در نقش‌هایی مانند:

• AI Security Specialist
• Red Team Engineer
• Machine Learning Security Analyst
• Cybersecurity Consultant

مزایای رقابتی این دوره

• آموزش کاملاً عملی (Hands-on)
• سناریوهای واقعی و به‌روز
• اعتبار برند OffSec در سطح جهانی
• تمرکز روی تهدیدات نوظهور

دوره OffSec – AI-300: Advanced AI Red Teaming یکی از پیشرفته‌ترین مسیرها برای ورود به حوزه امنیت هوش مصنوعی است. اگر به دنبال مهارتی آینده‌دار و تخصصی هستید، این دوره می‌تواند نقطه شروع قدرتمندی باشد.

سوالات متداول (FAQ)

آیا این دوره برای مبتدیان مناسب است؟
خیر، این دوره در سطح پیشرفته بوده و نیاز به دانش اولیه امنیت دارد.

آیا مدرک ارائه می‌شود؟
بله، پس از اتمام دوره مدرک معتبر ارائه می‌شود.

آیا این دوره عملی است؟
بله، تمرکز اصلی آن روی سناریوهای واقعی و عملی است.

Date: 2026
Price: Starting at $1,749
Publisher: OffSec
Format: HTML File

Advanced AI Red Teaming (AI-300) is OffSec’s advanced AI cybersecurity training course designed to help security professionals assess and exploit vulnerabilities in modern AI systems. As organizations increasingly adopt generative AI, machine learning models, and autonomous AI applications, the attack surface for cyber threats is rapidly expanding, increasing the need for stronger threat intelligence, risk management, and modern cyber defense strategies. Traditional penetration testing approaches were not designed for AI-enabled environments, where models, data pipelines, agents, and orchestration frameworks introduce entirely new security risks. As organizations deploy generative AI across production environments, the AI attack surface continues to expand, requiring new approaches to AI security testing and offensive assessment.

AI-300 teaches learners how to apply an adversary mindset to modern artificial intelligence technology, combining proven cybersecurity methodology with offensive techniques tailored for AI applications, deep learning systems, and emerging AI technologies. The course focuses on how real attackers identify weaknesses in AI-enabled environments, manipulate model behavior, and compromise the infrastructure supporting modern AI deployments.

The training emphasizes hands-on AI cybersecurity labs that simulate real-world environments where AI systems operate alongside traditional infrastructure. Learners interact with enterprise-style AI architectures that include LLMs, vector databases, multi-agent systems, model orchestration frameworks, and cloud security environments supportingAI infrastructure, reflecting how modern AI technology is deployed in production environments.

Throughout the course, learners develop practical skills to identify vulnerabilities, simulate adversarial attacks, and analyze the impact of weaknesses across complex AI ecosystems. By applying offensive security techniques to generative AI platforms, machine learning pipelines, and AI deployment environments, learners gain the expertise required to evaluate AI-enabled systems from an attacker’s perspective while supporting real-world security operations and incident response readiness.

The training culminates in the OffSec AI Red Teamer (OSAI) certification exam, a rigorous 24-hour practical red team engagement where learners must compromise a realistic AI-enabled enterprise environment. Successful candidates earn the OffSec AI Red Teamer (OSAI and OSAI+) certification, demonstrating practical expertise in assessing and exploiting modern AI systems.

AI-300 is designed for experienced cybersecurity professionals looking to expand their expertise into AI security and machine learning security, including penetration testers, red teamers, security engineers, and professionals pursuing roles such as AI security specialist or certified AI security professional.

After completing this course, learners will be able to:

• Identify and map attack surfaces across modern AI systems, including generative AI, LLM applications, and machine learning environments
• Perform reconnaissance and threat detection and modeling for AI-enabled systems, identifying trust boundaries and high-value targets
• Exploit vulnerabilities in AI agents and multi-agent systems, including prompt injection and memory manipulation attacks
• Compromise RAG pipelines and vector databases through data poisoning and retrieval-layer manipulation
• Conduct embedding attacks and extract sensitive information from AI models and machine learning systems
• Exploit weaknesses in AI orchestration layers and tool integration frameworks used by modern AI applications
• Identify and exploit vulnerabilities across the AI supply chain, including datasets, models, and adapters
• Attack AI infrastructure and deployment environments, including model servers, cloud security platforms, and containerized workloads
• Perform model extraction, adversarial machine learning attacks, and AI system manipulation techniques
• Apply offensive methodology to assess AI cybersecurity risks and improve risk management strategies across AI environments

Introduction to Red Teaming AI Systems
Reconnaissance for AI Targets
Attacking AI Agents
Attacking Multi-Agent Systems and A2A Protocols
Exploiting RAG Pipelines
Attacking Embeddings
Attacking Model Context Protocol and Tool Surfaces
Supply Chain Attacks on AI/ML Systems
AI Infrastructure and Deployment Exploits
Threat Modeling for AI-Enabled Targets
Assembling The Pieces – Capstone Red Team Engagement