, ,

کتاب PMDetector: کشف پیشرفته دستکاری قیمت در DeFi با استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

299,999 تومان399,000 تومان

دوره آموزشی PMDetector: کشف پیشرفته دستکاری قیمت در DeFi با هوش مصنوعی دوره آموزشی PMDetector: آینده امنیت DeFi در دستان شماست کشف پیشرفته دستکاری قیمت در DeFi با استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی…

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: PMDetector: کشف پیشرفته دستکاری قیمت در DeFi با استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

موضوع کلی: امنیت در امور مالی غیرمتمرکز (DeFi)

موضوع میانی: کشف و پیشگیری از حملات در DeFi

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. معرفی امور مالی غیرمتمرکز (DeFi) و فلسفه آن
  • 2. مفاهیم پایه بلاکچین: دفتر کل توزیع‌شده و اجماع
  • 3. قراردادهای هوشمند: ماهیت، عملکرد و کاربردها
  • 4. اکوسیستم DeFi: صرافی‌های غیرمتمرکز (DEX)، پروتکل‌های وام‌دهی
  • 5. مفهوم نقدینگی و استخرهای نقدینگی در DeFi
  • 6. اراکل‌ها (Oracles): نقش و اهمیت در اکوسیستم DeFi
  • 7. معرفی به امنیت بلاکچین و DeFi
  • 8. چالش‌های امنیتی ذاتی در طراحی پروتکل‌های DeFi
  • 9. انواع آسیب‌پذیری‌های قراردادهای هوشمند
  • 10. بررسی اجمالی حملات رایج در DeFi
  • 11. دستکاری قیمت: تعاریف و انگیزه‌ها در فضای کریپتو
  • 12. حملات پامپ و دامپ (Pump-and-Dump)
  • 13. حملات فرانت‌رانینگ (Front-running) و ساندویچ (Sandwich Attacks)
  • 14. نقش اراکل‌ها در تسهیل دستکاری قیمت
  • 15. حمله دستکاری اراکل (Oracle Manipulation Attack)
  • 16. وام‌های سریع (Flash Loans): مکانیزم و پتانسیل سوءاستفاده
  • 17. حملات ترکیبی با استفاده از وام‌های سریع برای دستکاری قیمت
  • 18. بررسی نمونه‌های واقعی حملات دستکاری قیمت در DeFi
  • 19. پیامدهای اقتصادی و اعتباری دستکاری قیمت
  • 20. شناسایی الگوهای رفتاری مرتبط با دستکاری قیمت
  • 21. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 22. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) و نظارت‌نشده (Unsupervised Learning)
  • 23. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression)
  • 24. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection): رویکردها و کاربردها
  • 25. مهندسی ویژگی (Feature Engineering): اصول و تکنیک‌ها
  • 26. پردازش زبان طبیعی (NLP): مقدمه و کاربردها
  • 27. نمایش متن (Text Representation): Bag-of-Words, TF-IDF
  • 28. بردارهای کلمه (Word Embeddings): Word2Vec, GloVe
  • 29. مدل‌های ترتیبی (Sequence Models): RNNs, LSTMs
  • 30. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 31. تکامل مدل‌های زبانی: از N-gram تا ترانسفورمر
  • 32. معماری ترانسفورمر (Transformer): Attention is All You Need
  • 33. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در ترانسفورمرها
  • 34. رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder) در ترانسفورمر
  • 35. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models): BERT, GPT
  • 36. مفهوم ریزتنظیم (Fine-tuning) مدل‌های LLM
  • 37. مدل‌های تولیدی (Generative Models) در مقابل مدل‌های تمییزدهنده (Discriminative Models)
  • 38. LLMها به عنوان ابزاری برای تحلیل و تشخیص الگو
  • 39. محدودیت‌ها و چالش‌های استفاده از LLMs
  • 40. مروری بر کاربردهای LLM در امنیت سایبری
  • 41. منابع داده درون زنجیره‌ای (On-chain Data): کاوشگرهای بلاک
  • 42. گره‌های بلاکچین (Blockchain Nodes): دسترسی مستقیم به داده‌ها
  • 43. ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌های بلاکچین (The Graph, Dune Analytics)
  • 44. استخراج اطلاعات تراکنش‌ها و رویدادهای قراردادهای هوشمند
  • 45. داده‌های خارج زنجیره‌ای (Off-chain Data): قیمت‌ها، اخبار بازار
  • 46. نرمال‌سازی و پاکسازی داده‌های بلاکچین
  • 47. بازسازی وضعیت پروتکل‌های DeFi از داده‌های تاریخی
  • 48. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌های حجیم بلاکچین
  • 49. شناسایی قراردادها و توکن‌های مرتبط با حملات
  • 50. آماده‌سازی دیتاست‌های آموزشی برای تشخیص حملات
  • 51. تبدیل تراکنش‌های بلاکچین به توالی‌های متنی
  • 52. استخراج ویژگی‌های تراکنش: فرستنده، گیرنده، مقدار، تابع فراخوانی
  • 53. مهندسی ویژگی‌های مربوط به زمان: زمان‌بندی و توالی رویدادها
  • 54. ویژگی‌های مالی: نوسانات قیمت، حجم معاملات غیرعادی
  • 55. ویژگی‌های رفتاری: الگوهای تعامل آدرس‌ها
  • 56. ساخت نمایش‌های گراف از تعاملات درون زنجیره‌ای
  • 57. جاسازی (Embedding) ویژگی‌های عددی و طبقه‌ای برای LLM
  • 58. نمایش‌های برداری (Vector Representations) از وضعیت پروتکل
  • 59. ویژگی‌های مخصوص اراکل: ورودی‌ها و خروجی‌های غیرعادی
  • 60. اهمیت انتخاب ویژگی‌های مناسب برای دقت تشخیص
  • 61. معرفی معماری کلی PMDetector بر اساس مقاله الهام‌بخش
  • 62. نقش LLM در تحلیل توالی تراکنش‌ها
  • 63. طراحی ورودی LLM: قالب‌بندی توالی‌های تراکنش
  • 64. استفاده از LLM برای استخراج ویژگی‌های معنایی از تراکنش‌ها
  • 65. مدل‌های هیبریدی: ترکیب LLM با الگوریتم‌های ML سنتی
  • 66. انتخاب مدل LLM مناسب برای وظیفه تشخیص
  • 67. رویکرد Prompt Engineering در تشخیص ناهنجاری با LLM
  • 68. طراحی لایه‌های طبقه‌بندی نهایی پس از LLM
  • 69. پیاده‌سازی مکانیزم‌های توجه در PMDetector برای تمرکز بر الگوهای حمله
  • 70. بهینه‌سازی معماری برای پردازش بلادرنگ
  • 71. ساخت دیتاست‌های آموزشی و آزمایشی با لیبل‌گذاری دقیق
  • 72. چالش لیبل‌گذاری داده‌ها در امنیت DeFi
  • 73. استراتژی‌های مقابله با عدم توازن داده (Imbalanced Data)
  • 74. فرآیند پیش‌آموزش و ریزتنظیم LLM برای وظیفه خاص PMDetector
  • 75. انتخاب تابع زیان (Loss Function) مناسب برای تشخیص ناهنجاری
  • 76. روش‌های بهینه‌سازی (Optimizers) و تنظیم هایپرپارامترها
  • 77. معیارهای ارزیابی عملکرد: دقت، بازیابی، F1-Score، AUC-ROC
  • 78. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 79. اعتبار‌سنجی متقابل (Cross-validation) و پایداری مدل
  • 80. تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability): درک تصمیمات LLM
  • 81. استقرار PMDetector در محیط عملیاتی
  • 82. جمع‌آوری داده‌های بلادرنگ از بلاکچین
  • 83. pipelines پردازش جریان داده (Streaming Data Processing)
  • 84. مکانیزم‌های هشداردهنده (Alerting Mechanisms) برای حملات شناسایی شده
  • 85. یکپارچه‌سازی با ابزارهای امنیتی DeFi و پروتکل‌ها
  • 86. واکنش خودکار و نیمه‌خودکار به حملات
  • 87. بررسی‌های پس از حمله (Post-mortem Analysis)
  • 88. مقیاس‌پذیری و کارایی PMDetector
  • 89. مدیریت و نگهداری مدل در طول زمان
  • 90. نقش هوش انسانی در کنار PMDetector
  • 91. حملات خصمانه (Adversarial Attacks) علیه مدل‌های LLM در DeFi
  • 92. تشخیص حملات ناشناخته (Zero-day Attacks) با LLM
  • 93. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای اشتراک‌گذاری تهدیدات
  • 94. استفاده از LLM برای کشف آسیب‌پذیری در قراردادهای هوشمند
  • 95. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از AI/LLM در DeFi
  • 96. چشم‌انداز نظارتی و قانونی برای امنیت AI-powered در DeFi
  • 97. محدودیت‌های فعلی PMDetector و LLM در تشخیص حملات پیچیده
  • 98. تحقیق و توسعه آینده در تشخیص دستکاری قیمت با AI/LLM
  • 99. نقش Web3 و متاورس در شکل‌دهی به آینده امنیت DeFi
  • 100. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی





دوره آموزشی PMDetector: کشف پیشرفته دستکاری قیمت در DeFi با هوش مصنوعی

دوره آموزشی PMDetector: آینده امنیت DeFi در دستان شماست

کشف پیشرفته دستکاری قیمت در DeFi با استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

امنیت در امور مالی غیرمتمرکز (DeFi)

معرفی دوره: یک گام جلوتر از هکرها در دنیای DeFi

دنیای امور مالی غیرمتمرکز (DeFi) با مدیریت میلیاردها دلار سرمایه، فرصت‌های بی‌نظیری را خلق کرده است. اما این ثروت عظیم، آن را به هدفی جذاب برای مهاجمان تبدیل کرده است. حملات دستکاری قیمت، به ویژه از طریق وام‌های آنی (Flash Loans)، یکی از ویرانگرترین تهدیدات در این حوزه هستند که می‌توانند در چند ثانیه، میلیون‌ها دلار خسارت به بار آورند. روش‌های موجود برای مقابله با این حملات یا واکنشی هستند (پس از وقوع حمله) یا بر اساس الگوهای از پیش تعریف‌شده عمل می‌کنند که در برابر حملات جدید و پیچیده ناکارآمد هستند.

اینجاست که یک رویکرد انقلابی، برگرفته از مقاله علمی پیشگامانه “LLM-Powered Detection of Price Manipulation in DeFi”، وارد میدان می‌شود. این مقاله یک چارچوب هیبریدی به نام PMDetector را معرفی می‌کند که قدرت تحلیل استاتیک کد را با توانایی استدلال منطقی و شبیه‌سازی حملات توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) ترکیب می‌کند. نتایج شگفت‌انگیز این پژوهش (دقت 88% و بازیابی 90%) نشان داد که می‌توان با هزینه‌ای ناچیز (حدود 0.03 دلار) و در زمانی کوتاه (فقط 4 ثانیه)، آسیب‌پذیری‌های پیچیده را پیش از وقوع حمله شناسایی کرد.

دوره آموزشی “PMDetector: کشف پیشرفته دستکاری قیمت در DeFi”، دانش تئوریک این مقاله علمی را به یک مهارت عملی و کاربردی برای شما تبدیل می‌کند. در این دوره، شما نه تنها با مفاهیم تئوری آشنا می‌شوید، بلکه گام به گام یاد می‌گیرید که چگونه این سیستم هوشمند را پیاده‌سازی کرده و از آن برای ایمن‌سازی قراردادهای هوشمند خود و دیگران استفاده کنید. این دوره، پل ارتباطی شما با جدیدترین تکنولوژی‌های امنیت سایبری در دنیای بلاکچین است.

درباره دوره: از تئوری تا پیاده‌سازی یک سیستم امنیتی هوشمند

این دوره یک بازخوانی صرف از یک مقاله علمی نیست؛ بلکه یک نقشه راه کامل برای متخصص شدن در زمینه شناسایی پیشگیرانه آسیب‌پذیری‌های دستکاری قیمت است. ما چکیده مقاله را به عنوان نقطه شروع در نظر گرفته و آن را به ماژول‌های آموزشی جامع و پروژه‌های عملی تبدیل کرده‌ایم. شما یاد می‌گیرید که چگونه چارچوب PMDetector را از صفر بسازید: از تحلیل کدهای Solidity برای یافتن مسیرهای بالقوه آسیب‌پذیر گرفته تا استفاده از قدرت مدل‌های زبانی پیشرفته مانند GPT-4 و Gemini برای فیلتر کردن هشدارهای کاذب، شبیه‌سازی سناریوهای حمله و در نهایت، تأیید نهایی یافته‌ها.

هدف اصلی این دوره، توانمندسازی شما برای تفکر مانند یک هکر و دفاع مانند یک معمار امنیتی آینده‌نگر است. شما با درک عمیق منطق اقتصادی پشت حملات و ترکیب آن با ابزارهای هوش مصنوعی، به سطحی از تخصص دست خواهید یافت که شما را از دیگران متمایز می‌کند.

موضوعات کلیدی دوره:

  • مبانی امنیت در DeFi: آشنایی با معماری، ریسک‌ها و بردارهای حمله رایج.
  • تحلیل عمیق حملات دستکاری قیمت: مطالعه موردی وام‌های آنی (Flash Loans) و اوراکل‌ها.
  • تحلیل استاتیک کد (Static Analysis): یادگیری تکنیک Taint Analysis برای ردیابی داده‌های آلوده در قراردادهای هوشمند.
  • مهندسی پرامپت برای امنیت: طراحی پرامپت‌های هوشمند برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) جهت تحلیل امنیتی کد.
  • پیاده‌سازی پایپ‌لاین PMDetector: ساخت گام به گام سیستم شناسایی آسیب‌پذیری با پایتون و ابزارهای مرتبط.
  • شبیه‌سازی حملات با LLM: استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی و شبیه‌سازی سناریوهای حمله پیچیده.
  • اعتبارسنجی و گزارش‌دهی: تکنیک‌های تأیید نتایج به دست آمده از LLM و تولید گزارش‌های حرفه‌ای آسیب‌پذیری.
  • مطالعه موردی پروتکل‌های واقعی: تحلیل آسیب‌پذیری‌های کشف‌شده در پروتکل‌های واقعی DeFi.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

اگر شما در یکی از دسته‌های زیر قرار دارید، این دوره برای ارتقاء سطح دانش و مهارت شما طراحی شده است:

  • توسعه‌دهندگان قرارداد هوشمند و بلاکچین: که می‌خواهند کدهای امن‌تری بنویسند و از دارایی کاربران محافظت کنند.
  • حسابرسان امنیتی (Smart Contract Auditors): که به دنبال ابزارهای نوین و کارآمد برای افزایش سرعت و دقت در کار خود هستند.
  • پژوهشگران امنیت سایبری: علاقه‌مند به کاربرد هوش مصنوعی و LLM در حوزه امنیت بلاکچین.
  • مدیران محصول و بنیان‌گذاران پروژه‌های DeFi: که نیاز به درک عمیقی از ریسک‌های امنیتی و روش‌های مقابله با آن‌ها دارند.
  • معامله‌گران و سرمایه‌گذاران حرفه‌ای در DeFi: که می‌خواهند پروتکل‌های امن را از ناامن تشخیص داده و با آگاهی کامل سرمایه‌گذاری کنند.

مخاطبان دوره امنیت DeFi

چرا باید در این دوره شرکت کنید؟

گذراندن این دوره یک سرمایه‌گذاری مستقیم روی آینده حرفه‌ای شما در یکی از پرتقاضاترین حوزه‌های تکنولوژی است. در اینجا دلایل اصلی برای شرکت در این دوره آورده شده است:

  • پیشگام باشید: شما تکنیکی را فرا می‌گیرید که در لبه علم و فناوری قرار دارد و به طور قابل توجهی از روش‌های سنتی کارآمدتر است.
  • مهارت‌های خود را آینده‌نگر کنید: ترکیب امنیت بلاکچین و هوش مصنوعی یک مهارت کمیاب و بسیار ارزشمند است که تقاضا برای آن روز به روز در حال افزایش است.
  • کارآمدی خود را چند برابر کنید: یاد بگیرید چگونه فرآیند حسابرسی امنیتی را که ممکن است روزها طول بکشد، در چند ثانیه و با هزینه‌ای ناچیز انجام دهید.
  • از تئوری فراتر روید: این دوره کاملاً عملی و پروژه-محور است. شما فقط یاد نمی‌گیرید، بلکه می‌سازید و تجربه می‌کنید.
  • اعتبار خود را افزایش دهید: تسلط بر چنین ابزار پیشرفته‌ای، شما را به عنوان یک متخصص برجسته در جامعه بلاکچین معرفی می‌کند.
  • از خسارات میلیون دلاری جلوگیری کنید: چه توسعه‌دهنده باشید و چه سرمایه‌گذار، دانش شناسایی آسیب‌پذیری‌ها می‌تواند از ضررهای جبران‌ناپذیر جلوگیری کند.

سرفصل‌های جامع دوره (بیش از ۱۰۰ سرفصل تخصصی)

این دوره با بیش از ۱۰۰ سرفصل دقیق و جامع، شما را از سطح مبتدی تا پیشرفته همراهی می‌کند. ما تمام جزئیات لازم برای درک عمیق و پیاده‌سازی عملی PMDetector را پوشش داده‌ایم. سرفصل‌ها در ماژول‌های ساختاریافته‌ای سازماندهی شده‌اند که برخی از آن‌ها عبارتند از:

  • ماژول ۱: مبانی DeFi و چشم‌انداز تهدیدات
  • ماژول ۲: کالبدشکافی حملات دستکاری قیمت
  • ماژول ۳: اصول تحلیل استاتیک و ابزارهای آن (Slither)
  • ماژول ۴: مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای توسعه‌دهندگان
  • ماژول ۵: پیاده‌سازی مرحله اول PMDetector: شناسایی مسیرهای آلوده
  • ماژول ۶: مهندسی پرامپت پیشرفته برای تحلیل امنیتی
  • ماژول ۷: پیاده‌سازی مرحله دوم PMDetector: فیلترسازی و شبیه‌سازی با LLM
  • ماژول ۸: پیاده‌سازی مرحله سوم: اعتبارسنجی و تولید گزارش
  • ماژول ۹: بهینه‌سازی هزینه و عملکرد سیستم
  • ماژول ۱۰: پروژه‌های عملی و تحلیل پروتکل‌های واقعی (Case Studies)

همین امروز ثبت‌نام کنید و به جمع متخصصان پیشرو در امنیت DeFi بپیوندید. آینده را نسازید، آن را ایمن کنید!


📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

  • ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
  • پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
  • کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
  • کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
  • کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
  • کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
    — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
    — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
    — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
  • کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
    — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
  • کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
    — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
  • در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
  • اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نوع پلن دوره

تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه, تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه + ویدیوها و پادکست های فارسی توضیحی کتاب ها

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب PMDetector: کشف پیشرفته دستکاری قیمت در DeFi با استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا