دوره کشف بدافزارهای حافظه‌زیست با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

1,990,000 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 497,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کشف بدافزارهای حافظه‌زیست با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: کشف بدافزار با استفاده از یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری و تهدیدات نوین
  • 2. مفهوم بدافزارهای حافظه‌زیست
  • 3. معماری سیستم‌های عامل و حافظه
  • 4. مکانیسم‌های اجرای بدافزار در حافظه
  • 5. چالش‌های کشف بدافزارهای حافظه‌زیست
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در امنیت سایبری
  • 7. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 8. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 9. ساختار لایه‌های کانولوشنی
  • 10. لایه‌های پولینگ و کاربرد آن
  • 11. لایه‌های کاملاً متصل و طبقه‌بندی
  • 12. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 13. بهینه‌سازی وزن‌ها و گرادیان کاهشی
  • 14. انواع الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 15. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 16. استخراج ویژگی از حافظه رم
  • 17. نمایش داده‌های حافظه به صورت تصویری
  • 18. تکنیک‌های تبدیل حافظه به تصویر
  • 19. مجموعه داده‌های بدافزارهای حافظه‌زیست
  • 20. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش
  • 21. معماری CNN پیشنهادی برای کشف بدافزار
  • 22. پیاده‌سازی مدل CNN با استفاده از فریم‌ورک‌ها
  • 23. آموزش مدل بر روی داده‌های بدافزار
  • 24. ارزیابی عملکرد مدل CNN
  • 25. معیارهای ارزیابی دقت و صحت
  • 26. مفهوم False Positive و False Negative
  • 27. بهبود دقت مدل با تنظیم پارامترها
  • 28. تنظیم نرخ یادگیری و اندازه دسته
  • 29. روش‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 30. اعتبارسنجی متقابل برای ارزیابی قوی مدل
  • 31. بررسی تأثیر معماری‌های مختلف CNN
  • 32. مقایسه با روش‌های سنتی کشف بدافزار
  • 33. چالش‌های پیاده‌سازی در محیط واقعی
  • 34. کشف بدافزارهای چندریختی (Polymorphic Malware)
  • 35. روش‌های مقابله با بدافزارهای چندریختی
  • 36. خانواده‌های مختلف بدافزارهای حافظه‌زیست
  • 37. مطالعه موردی: خانواده بدافزار ZeroAccess
  • 38. مطالعه موردی: خانواده بدافزار Conficker
  • 39. مطالعه موردی: خانواده بدافزار Zeus
  • 40. روش‌های پنهان‌سازی بدافزار در حافظه
  • 41. تکنیک‌های تزریق کد (Code Injection)
  • 42. تکنیک‌های Hooking و API Hooking
  • 43. تکنیک‌های Obfuscation کدهای بدافزار
  • 44. مفهوم Sandbox و شبیه‌سازی محیط
  • 45. استفاده از Sandbox برای تحلیل بدافزار
  • 46. تحلیل ایستا و پویا برای بدافزارها
  • 47. محدودیت‌های تحلیل استاتیک
  • 48. محدودیت‌های تحلیل دینامیک
  • 49. جمع‌آوری اطلاعات از حافظه در زمان اجرا
  • 50. ابزارهای جمع‌آوری داده‌های حافظه
  • 51. تحلیل حافظه با استفاده از ابزارهای تخصصی
  • 52. تشخیص الگوهای مشکوک در حافظه
  • 53. استفاده از امضای بدافزار (Signature)
  • 54. محدودیت‌های روش امضا
  • 55. تشخیص رفتار مشکوک (Behavioral Detection)
  • 56. مفهوم Anomaly Detection
  • 57. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص رفتار
  • 58. آموزش مدل بر روی رفتارهای عادی سیستم
  • 59. شناسایی انحراف از رفتارهای عادی
  • 60. مفهوم Zero-day Exploits
  • 61. چالش‌های کشف حملات Zero-day
  • 62. نقش هوش مصنوعی در مقابله با Zero-day
  • 63. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل ترافیک شبکه
  • 64. شناسایی الگوهای حملات سایبری
  • 65. پیش‌بینی حملات سایبری آینده
  • 66. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 67. قوانین و مقررات مربوط به امنیت سایبری
  • 68. استانداردهای ملی و بین‌المللی امنیت سایبری
  • 69. مسئولیت‌پذیری در حوزه امنیت سایبری
  • 70. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
  • 71. مبانی رمزنگاری در امنیت سایبری
  • 72. رمزنگاری متقارن و نامتقارن
  • 73. کاربرد رمزنگاری در محافظت از حافظه
  • 74. امنیت در فضای ابری و مجازی‌سازی
  • 75. چالش‌های امنیتی در محیط‌های توزیع‌شده
  • 76. حفاظت از زیرساخت‌های حیاتی
  • 77. مفهوم امنیت اندپوینت (Endpoint Security)
  • 78. نقش هوش مصنوعی در امنیت اندپوینت
  • 79. سیستم‌های تشخیص و جلوگیری از نفوذ (IDS/IPS)
  • 80. کاربرد یادگیری عمیق در IDS/IPS
  • 81. تحلیل گزارش‌های امنیتی و لاگ‌ها
  • 82. مدیریت رخدادهای امنیتی (SIEM)
  • 83. روش‌های مقابله با حملات DDoS
  • 84. امنیت پروتکل‌های شبکه
  • 85. امنیت ارتباطات بی‌سیم
  • 86. مبانی امنیت وب و برنامه‌های کاربردی
  • 87. جلوگیری از حملات تزریق SQL
  • 88. جلوگیری از حملات XSS
  • 89. امنیت پایگاه داده‌ها
  • 90. محافظت از اطلاعات حساس
  • 91. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 92. پیاده‌سازی احراز هویت چندعاملی
  • 93. آموزش فرهنگ امنیت سایبری به کاربران
  • 94. اهمیت به‌روزرسانی نرم‌افزارها
  • 95. مواجهه با حملات فیشینگ
  • 96. مقابله با مهندسی اجتماعی
  • 97. نقش تیم‌های واکنش سریع امنیتی (CSIRT)
  • 98. تدوین طرح واکنش به حوادث امنیتی
  • 99. بازسازی سیستم پس از حادثه
  • 100. آینده امنیت سایبری و هوش مصنوعی
✦ مجموعه ویژه یادگیری

یک دوره، چند مسیر برای یادگیری بهتر

کتاب‌های آموزشی، محتوای صوتی و تصویری و دسترسی به سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مجموعه‌ای برای مطالعه، تمرین و تثبیت آموخته‌ها.

📚 محتوای متنی 🎧 صوت و ویدیو 🧠 مرور هوشمند

محتویات بسته آموزشی

مجموعه‌ای از منابع برای شیوه‌های مختلف یادگیری
📚
کتاب نکته‌های خودمانی
نسخه PDF با زبان ساده، روان و کاربردی برای یادگیری راحت‌تر مفاهیم.
PDF · بیان ساده
📘
کتاب نکته‌های رسمی فارسی
نسخه PDF با نگارش استاندارد، بیان دقیق و رویکرد علمی.
PDF · نگارش رسمی
❓
کتاب پرسش و پاسخ تشریحی
نسخه PDF برای مرور مفاهیم و آشنایی با پاسخ‌های توضیحی.
PDF · یادگیری مفهومی
✅
کتاب پرسش‌های چهارگزینه‌ای
نسخه PDF برای تمرین، سنجش آموخته‌ها و آمادگی بیشتر.
PDF · تمرین و سنجش
🎧
پادکست‌های صوتی فارسی
محتوای صوتی برای یادگیری و مرور مطالب در زمان‌های مختلف.
محتوای صوتی
🎬
ویدیوهای آموزشی فارسی
محتوای ویدیویی برای تکمیل تجربه یادگیری و درک بهتر مطالب.
محتوای ویدیویی
💻
اکانت سامانه آنلاین فلش‌کارت
دسترسی به نرم‌افزار آنلاین فلش‌کارت ویژه این دوره برای تمرین و مرور مطالب.
دسترسی آنلاین
🎓
گواهی پایان دوره
امکان دریافت گواهی پس از تکمیل فعالیت‌های لازم در سامانه و طی مراحل تأیید.
پس از تکمیل شرایط
💾
بسته فیزیکی روی فلش مموری
این محصول به‌صورت فلش مموری حاوی فایل‌های آموزشی، محتوای صوتی و ویدیویی ارائه می‌شود.
تحویل فیزیکی
نکته: استفاده از سامانه آنلاین فلش‌کارت به اتصال اینترنت نیاز دارد؛ محتوای قابل استفاده آفلاین به نوع فایل‌های موجود در بسته بستگی دارد.
SMART LEARNING

🌐 سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مرور هدفمند و هوشمند

اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلش‌کارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.

به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.

🧠
مرور زمان‌بندی‌شده
📈
پیگیری پیشرفت
🔄
تمرین و تکرار هدفمند
📚 حجم آموزشی دوره
هزاران
فلش‌کارت آموزشی، به‌صورت تقریبی
۶۰ ساعت
مدت‌زمان معادل برآوردشده آموزشی

مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.

🏅

گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین

گواهی فارسی و انگلیسی · لینک اختصاصی · QR Code

پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.

⚖️ توضیح مهم درباره گواهی پایان دوره

این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.

تجربه‌ای کامل‌تر برای مطالعه، تمرین و یادگیری
express24.ir
تگ‌ها: CNN deep learning malware detection امنیت سایبری بدافزارهای مقیم حافظه تحلیل بدافزار تشخیص بدافزار شبکه‌های عصبی کانولوشنی هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.