اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی هوش مصنوعی برای تحلیل لاگ‌ها و شناسایی الگوهای مشکوک

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی برای تحلیل لاگ‌ها و شناسایی الگوهای مشکوک

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای خانگی

موضوع میانی: AI for AI DevSecOps

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل لاگ‌ها با هوش مصنوعی
• 2. انواع لاگ و منابع آن‌ها
• 3. استراتژی‌های جمع‌آوری و ingesting لاگ‌ها
• 4. بهترین روش‌های ذخیره‌سازی لاگ‌ها
• 5. تجزیه و تحلیل و نرمال‌سازی داده‌های لاگ
• 6. مدیریت لاگ‌های ساختاریافته در مقابل غیرساختاریافته
• 7. تجزیه و تحلیل زمان‌بندی و هماهنگ‌سازی سری‌های زمانی
• 8. غنی‌سازی لاگ‌ها و افزودن متادیتای زمینه‌ای
• 9. مهندسی ویژگی‌ها برای داده‌های لاگ
• 10. مبانی آماری شناسایی انحراف
• 11. کلاس‌بندی سوپرایزده برای داده‌های لاگ
• 12. خوشه‌بندی غیرسوپرایزده رویدادهای لاگ
• 13. رویکردهای یادگیری عمیق برای لاگ‌های توالی‌دار
• 14. پردازش زبان طبیعی برای لاگ‌های نیمهساختاریافته
• 15. ایجاد پایه رفتاری عادی
• 16. شناسایی نقاط خارج از الگو و انحراف
• 17. شناسایی الگو‌های حمله شناخته‌شده
• 18. امتیازدهی انحراف و رتبه‌بندی ریسک
• 19. تحلیل جریان‌های زنده برای لاگ‌ها
• 20. تفاوت پردازش دسته‌ای و تحلیل زنده
• 21. ادغام با پلتفرم‌های SIEM و SOAR
• 22. پیکربندی ELK Stack برای تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 23. استفاده از Splunk برای کیت‌های یادگیری ماشین
• 24. به‌کارگیری Graylog با پلاگین‌های هوش مصنوعی
• 25. پیاده‌سازی تجزیه‌کننده‌های سفارشی لاگ با Python
• 26. خودکارسازی انتقال و ingesting لاگ‌ها
• 27. ایجاد برچسب‌های داده و حقیقت زمینه‌ای
• 28. مدیریت مجموعه‌های داده نامتوازن در تحلیل لاگ
• 29. همبستایی لاگ‌های چندپلتفرم
• 30. احراز هویت منابع لاگ و یکپارچگی آن‌ها
• 31. غنی‌سازی اطلاعات تهدید در لاگ‌ها
• 32. پیاده‌سازی قوانین YARA برای الگو‌های لاگ
• 33. تحلیل رفتاری برای تهدیدهای درون سازمانی
• 34. شناسایی حرکت جانبی در لاگ‌ها
• 35. شناسایی ارتباطات فرمان و کنترل
• 36. شناسایی انحراف در لاگ‌های ترافیک شبکه
• 37. فورنسیک لاگ‌های سیستم فایل
• 38. تحلیل عمیق لاگ‌های رویدادهای ویندوز
• 39. تحلیل عمیق لاگ‌های syslog و audit لینوکس
• 40. لاگ‌های اورکستراسیون کانتینر (Kubernetes, Docker)
• 41. لاگ‌های سرویس‌های ابری (AWS CloudTrail, Azure Monitor)
• 42. لاگ‌های عملکرد سرورهای بدون سرور
• 43. لاگ‌های دستگاه‌های موبایل و تله‌متری
• 44. الگو‌های تهدید در لاگ‌های IoT
• 45. تحلیل لاگ‌های API Gateway
• 46. لاگ‌های فایروال وب اپلیکیشن
• 47. لاگ‌های مانیتورینگ فعالیت پایگاه‌داده
• 48. داشبوردهای SIEM
• 49. تکنیک‌های تجسم داده برای لاگ‌ها
• 50. قوانین هشداردهنده سفارشی با یادگیری ماشین
• 51. استقرار مدل‌های یادگیری در محیط تولید
• 52. کانتینریزه کردن مدل‌های تحلیل لاگ
• 53. مانیتورینگ مدل و شناسایی تغییر رفتار
• 54. ادغام مداوم درپایپ‌های تحلیل لاگ
• 55. آزمایش و اعتبارسنجی مدل‌های شناسایی لاگ
• 56. آزمایش A/B استراتژی‌های شناسایی
• 57. توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 58. استفاده از SHAP و LIME برای اهمیت ویژگی‌ها
• 59. ایجاد حسابرسی انطباق با استفاده از لاگ‌های هوش مصنوعی
• 60. سیاست‌های حفظ داده GDPR, CCPA در تحلیل لاگ
• 61. پلی‌بوک‌های پاسخ به حادثه با هوش مصنوعی
• 62. خودکارسازی اولویت‌بندی لاگ‌های مشکوک
• 63. ادغام با فریم‌ورک‌های شکار تهدید
• 64. مطالعه مورد: شناسایی ransomware در لاگ‌های سیستم
• 65. مطالعه مورد: شناسایی تلاش‌های credential dumping
• 66. مطالعه مورد: آنالیز لاگ‌های حمله DDoS
• 67. مطالعه مورد: شناسایی سوءاستفاده از درون سازمان
• 68. مطالعه مورد: تحلیل لاگ‌های سوءاستفاده از حساب‌های ابری
• 69. آزمایش عملی: راه‌اندازی ELK با پلاگین‌های یادگیری ماشین
• 70. آزمایش عملی: ساخت تجزیه‌کننده لاگ با Python
• 71. آزمایش عملی: آموزش یک مدل انحراف‌یاب بر روی لاگ‌های واقعی
• 72. آزمایش عملی: هشداردهی زنده با پردازش جریان
• 73. آزمایش عملی: تجسم الگو‌های مشکوک در Grafana
• 74. آزمایش عملی: شبیه‌سازی حمله تزریق لاگ
• 75. آزمایش عملی: ارزیابی عملکرد مدل با منحنی ROC
• 76. آزمایش عملی: ادغام SIEM با مدل‌های شناسایی
• 77. آزمایش عملی: استقرار مدل کانتینریزه شده در Kubernetes
• 78. آزمایش عملی: خودکارسازی تولید گزارش از لاگ‌ها
• 79. آزمایش عملی: یکپارچه‌سازی فیدهای اطلاعات تهدید
• 80. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک درپایپ کامل تحلیل لاگ با هوش مصنوعی