دوره تولید اکسپلویت‌های سودآور قرارداد هوشمند با عامل‌های هوشمند LLM: از شناسایی تا اجرا همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تولید اکسپلویت‌های سودآور قرارداد هوشمند با عامل‌های هوشمند LLM: از شناسایی تا اجرا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و امنیت بلاکچین

موضوع میانی: عوامل هوشمند در کشف و بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌های قرارداد هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. بخش اول: مبانی و مفاهیم پایه**
• 2. مقدمه‌ای بر دوره و اهداف آن
• 3. بلاکچین و فناوری دفتر کل توزیع‌شده (DLT)
• 4. آشنایی با اتریوم و ماشین مجازی اتریوم (EVM)
• 5. قراردادهای هوشمند: تعریف، کاربرد و چرخه حیات
• 6. زبان برنامه‌نویسی Solidity: اصول و ساختار
• 7. آناتومی یک قرارداد هوشمند: متغیرها، توابع و رویدادها
• 8. استانداردهای توکن: ERC-20, ERC-721 و دیگر استانداردها
• 9. چرا امنیت قراردادهای هوشمند حیاتی است؟
• 10. مروری بر هک‌های بزرگ تاریخ بلاکچین (The DAO, Parity Wallet)
• 11. دسته‌بندی آسیب‌پذیری‌های رایج قراردادهای هوشمند
• 12. بخش دوم: آسیب‌پذیری‌های کلاسیک قراردادهای هوشمند**
• 13. آسیب‌پذیری Reentrancy (حملات بازورود)
• 14. اشکالات سرریز و زیرریزی عدد صحیح (Integer Overflow/Underflow)
• 15. مشکلات کنترل دسترسی و Authorization
• 16. آسیب‌پذیری‌های مربوط به منبع تصادفی بودن (Source of Randomness)
• 17. حملات انکار سرویس (Denial of Service)
• 18. دستکاری اوراکل‌های قیمت (Price Oracle Manipulation)
• 19. آسیب‌پذیری‌های مربوط به منطق کسب‌وکار (Business Logic Flaws)
• 20. Front-Running و حملات مبتنی بر ترتیب تراکنش‌ها
• 21. استفاده ناامن از Delegatecall
• 22. آسیب‌پذیری‌های مربوط به قابلیت ارتقاء (Upgradability Issues)
• 23. بخش سوم: هوش مصنوعی، LLMها و عوامل هوشمند**
• 24. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای امنیت
• 25. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) و معماری ترنسفورمر
• 26. عامل هوشمند (AI Agent) چیست؟ تعریف و اجزا
• 27. معماری یک عامل هوشمند: LLM به عنوان مغز متفکر
• 28. حافظه (Memory) در عامل‌های هوشمند: کوتاه‌مدت و بلندمدت
• 29. ابزارها (Tools) و نحوه استفاده عامل از آن‌ها
• 30. چارچوب‌های محبوب ساخت عامل (مانند LangChain و LlamaIndex)
• 31. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای وظایف امنیتی
• 32. پرامپت‌نویسی Zero-Shot و Few-Shot برای کشف آسیب‌پذیری
• 33. تکنیک زنجیره افکار (Chain-of-Thought) برای استدلال امنیتی
• 34. بخش چهارم: راه‌اندازی محیط و ابزارهای عامل**
• 35. راه‌اندازی محیط توسعه و تحلیل (Foundry, Hardhat)
• 36. آشنایی با فورک کردن شبکه‌های اصلی برای شبیه‌سازی (Anvil, Ganache)
• 37. ابزارهای تحلیل استاتیک (Static Analysis): Slither
• 38. ابزارهای تحلیل دینامیک (Dynamic Analysis) و فازینگ (Fuzzing)
• 39. ابزارهای اجرای نمادین (Symbolic Execution): Manticore
• 40. کتابخانه‌های تعامل با بلاکچین (Web3.py, Ethers.js)
• 41. استفاده از API اکسپلوررهای بلاکچین (مانند Etherscan)
• 42. دی‌کامپایل کردن بایت‌کد به کد سطح بالا
• 43. طراحی و تعریف ابزارهای سفارشی برای عامل هوشمند
• 44. یکپارچه‌سازی ابزارهای امنیتی در چارچوب عامل
• 45. بخش پنجم: فاز اول: شناسایی آسیب‌پذیری با عامل هوشمند**
• 46. گردش کار عامل برای تحلیل یک قرارداد هوشمند
• 47. پردازش و درک کد منبع Solidity توسط LLM
• 48. تحلیل بایت‌کد EVM در صورت عدم وجود کد منبع
• 49. اجرای خودکار ابزارهای تحلیل استاتیک توسط عامل
• 50. تفسیر خروجی Slither و ابزارهای مشابه توسط عامل
• 51. ساخت فرضیه‌های اولیه در مورد آسیب‌پذیری‌ها
• 52. استراتژی عامل برای شناسایی حملات Reentrancy
• 53. استراتژی عامل برای شناسایی اشکالات محاسباتی و عددی
• 54. استراتژی عامل برای بررسی منطق کنترل دسترسی
• 55. کاهش هشدارهای کاذب (False Positives) با استدلال چندمرحله‌ای
• 56. ترکیب نتایج ابزارهای مختلف برای تصمیم‌گیری بهتر
• 57. مستندسازی یافته‌ها و تولید گزارش اولیه توسط عامل
• 58. بخش ششم: فاز دوم: تولید و تأیید اکسپلویت**
• 59. از فرضیه آسیب‌پذیری تا طرح اولیه اکسپلویت
• 60. نقش LLM در نوشتن کد اکسپلویت (Exploit Contract)
• 61. تولید تراکنش‌های مخرب (Transaction Payload Generation)
• 62. تأیید اکسپلویت از طریق شبیه‌سازی در محیط فورک شده
• 63. آنالیز وضعیت‌های قبل و بعد از حمله (State Diff Analysis)
• 64. حلقه بازخورد: اصلاح اکسپلویت بر اساس نتایج شبیه‌سازی
• 65. محاسبه سودآوری (Profitability): تخمین سود در مقابل هزینه گس
• 66. بهینه‌سازی گس (Gas Optimization) برای اجرای موفقیت‌آمیز اکسپلویت
• 67. تولید اکسپلویت برای آسیب‌پذیری‌های پیچیده منطقی
• 68. خودکارسازی کامل فرآیند: از آدرس قرارداد تا تراکنش اکسپلویت
• 69. بخش هفتم: مطالعات موردی و سناریوهای پیشرفته**
• 70. مطالعه موردی: تولید خودکار اکسپلویت برای یک آسیب‌پذیری Reentrancy معروف
• 71. مطالعه موردی: کشف و بهره‌برداری از یک اشکال کنترل دسترسی
• 72. مطالعه موردی: ساخت اکسپلویت برای یک آسیب‌پذیری اوراکل قیمت
• 73. حملات چندمرحله‌ای و چندقراردادی (Multi-step & Multi-contract Attacks)
• 74. تعامل عامل با پروتکل‌های DeFi پیچیده
• 75. استفاده از عامل برای یافتن فرصت‌های آربیتراژ و MEV
• 76. مقابله با مکانیزم‌های دفاعی ساده در قراردادها
• 77. شناسایی و بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌های روز صفر (Zero-Day)
• 78. محدودیت‌های عامل‌های هوشمند مبتنی بر LLM
• 79. توهم (Hallucination) در LLMها و تأثیر آن بر تحلیل امنیتی
• 80. بخش هشتم: دفاع، اخلاق و آینده**
• 81. اخلاق هک و افشای مسئولانه (Responsible Disclosure)
• 82. تفاوت هک کلاه سفید، خاکستری و سیاه در زمینه بلاکچین
• 83. استفاده از عامل‌های هوشمند برای دفاع و ممیزی امنیتی (AI-Powered Audits)
• 84. تکنیک‌های کدنویسی امن برای مقابله با تحلیل‌گرهای هوشمند
• 85. ابزارهای نظارت و تشخیص نفوذ آنی (On-chain Intrusion Detection)
• 86. آینده امنیت قراردادهای هوشمند با هوش مصنوعی
• 87. مبارزه تسلیحاتی هوش مصنوعی: عامل‌های مهاجم در برابر عامل‌های مدافع
• 88. موضوعات پیشرفته: Fine-Tuning کردن LLMها برای وظایف امنیتی خاص
• 89. ساخت مجموعه داده (Dataset) برای آموزش مدل‌های امنیتی
• 90. پروژه نهایی: ساخت یک عامل هوشمند برای کشف و اکسپلویت یک آسیب‌پذیری مشخص
• 91. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی برای تبدیل شدن به یک متخصص امنیت بلاکچین