اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استفاده از سیستم‌های SIEM برای رصد و تحلیل ترافیک امنیتی وب‌سرویس‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از سیستم‌های SIEM برای رصد و تحلیل ترافیک امنیتی وب‌سرویس‌ها

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار پیشرفته

موضوع میانی: Web Service Security Monitoring

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معرفی مفهوم SIEM و نقش آن در امنیت وب‌سرویس‌ها
• 2. معماری کلی یک سامانهٔ SIEM و اجزای اصلی آن
• 3. تهیه و پیکربندی خطوط لاگ‌گیری از وب‌سرویس‌ها
• 4. یکپارچه‌سازی لاگ‌های وب‌سرور (Apache/Nginx/IIS)
• 5. استخراج لاگ‌های فراوان (API Gateway، میکروسرویس‌ها)
• 6. نرمال‌سازی و Parse لاگ‌های استاندارد (JSON، Syslog)
• 7. ردیابی درخواست‌های مشکوک با الگوهای ناهنجاری
• 8. تشخیص حملات Brute Force بر روی endpointها
• 9. کشف تلاش‌های اسکنرگری (Scanning) وارداتی از خارج
• 10. نظارت بر رفتار کاربران با استفاده از UEBA
• 11. تحلیل رفتار جلسات (Session Behavior) در زمان واقعی
• 12. رصد انواع حملات DDoS در لایهٔ وب
• 13. تشخیص حملات SQL Injection از طریق لاگ‌های دسترسی
• 14. کشف Cross-Site Scripting (XSS) در درخواست‌های ورودی
• 15. نظارت بر تلاش‌های ثبت نفوذ (Authentication Bypass)
• 16. بررسی خطرات مرتبط با JWT و OAuth2
• 17. رصد انقضای توکن‌ها و استفادهٔ غیرمجاز از کلیدها
• 18. تحلیل لاگ‌های CDN و سرویس‌های پشت آن
• 19. پیکربندی correlation rules در SIEM
• 20. نوشتن داده‌های هشدار (Alert) با اولویت‌بندی مناسب
• 21. یکپارچه‌سازی threat intelligence خارجی
• 22. استفاده از IoCs برای شناسایی تهدیدات شناخته‌شده
• 23. راه‌اندازی خط لولهٔ هشداردهی (Alert Pipeline)
• 24. اتصال به ایمیل، Slack و PagerDuty برای اعلان‌ها
• 25. طراحی داشبوردهای امنیتی برای تیم عملیات
• 26. ساخت گزارش‌های دوره‌ای برای مدیران امنیت
• 27. پیگیری حوادث امنیتی از طریق incident workflow
• 28. ثبت و بایگانی شواهد دیجیتالی (Forensic Logging)
• 29. پیکربندی retention policy برای لاگ‌ها
• 30. استفاده از encrypted logging برای حفاظت داده
• 31. بهینه‌سازی حجم لاگ و فشرده‌سازی ذخیره‌سازی
• 32. پیاده‌سازی data masking برای اطلاعات حساس
• 33. استفاده از SIEM برای رعایت قوانین GDPR و PCI DSS
• 34. راه‌اندازی canary tokens برای کشف نفوذ
• 35. رصد فعالیت‌های سوءاستفاده از حساب کاربری
• 36. تحلیل لاگ‌های rate limiting و throttling
• 37. بررسی انواع احراز هویت چندعاملی (MFA)
• 38. نظارت بر دسترسی به منابع حساس از طریق وب‌سرویس
• 39. تشخیص رفتارهای انتها به انتها (End-to-End) در میکروسرویس‌ها
• 40. استفاده از machine learning برای تشخیص انحرافات
• 41. آموزش مدل‌های آماری برای anomaly detection
• 42. ارزیابی دقت الگوریتم‌های تشخیص تهدید
• 43. به‌روزرسانی دیتاست‌های آموزشی مدل‌ها
• 44. استفاده از SIEM برای red team/blue team
• 45. شبیه‌سازی حملات با ابزارهایی مانند OWASP ZAP
• 46. بررسی نتایج آزمون نفوذ وب‌سرویس‌ها
• 47. یکپارچه‌سازی نتایج اسکنرهای وب با SIEM
• 48. پیکربندی خط لولهٔ CI/CD برای استقرار هشدارها
• 49. استفاده از Infrastructure as Code برای SIEM
• 50. پیکربندی access control و نقش‌های کاربری در SIEM
• 51. حفاظت از دسترسی به رابط برنامه‌نویسی SIEM
• 52. به‌کارگیری لاگ‌های داخلی SIEM برای خودنظارتی
• 53. بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری سامانهٔ SIEM
• 54. پیکربندی cluster و failover برای بالا بودن دردسترسی
• 55. بررسی هزینه‌های مدیریت SIEM در مقیاس بزرگ
• 56. استفاده از SIEM به‌عنوان سرویس (SaaS یا Cloud)
• 57. مقایسهٔ SIEMهای تجاری و منبع باز (مانند ELK و Wazuh)
• 58. یکپارچه‌سازی با ابزارهای Ticketing مانند Jira
• 59. صادرات نتایج به ابزارهای GRC
• 60. به‌روزرسانی قوانین هشدار بر اساس فیدبک تیم امنیت
• 61. ارزیابی کارایی سامانهٔ SIEM با معیارهای عملکردی
• 62. پیگیری زمان وا反应 (Response Time) به تهدیدات
• 63. بررسی false positive و false negative ها
• 64. بهینه‌سازی thresholdهای هشدار
• 65. استفاده از playbookهای خودکار برای پاسخ به حادثه
• 66. یکپارچه‌سازی با SOAR برای خودکارسازی عملیات
• 67. تمرین کار با ابزارهای واقعی مانند Splunk یا ELK
• 68. پیکربندی pipelineهای لاگ با Filebeat و Logstash
• 69. راه‌اندازی آزمایشگاه شبیه‌سازی امنیت وب‌سرویس
• 70. بررسی موارد استفاده واقعی در صنایع مختلف
• 71. ارزیابی ریسک‌های باقی‌مانده پس از پیاده‌سازی SIEM