دوره سنجش و بهبود امنیت در چرخه توسعه نرم‌افزار (DevSecOps) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سنجش و بهبود امنیت در چرخه توسعه نرم‌افزار (DevSecOps)

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار امن و پایدار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در توسعه نرم‌افزار
• 2. مبانی DevSecOps و اهمیت آن
• 3. اصول کلیدی DevSecOps
• 4. مدل‌های بلوغ DevSecOps
• 5. سنجه‌های کلیدی عملکرد DevSecOps (KPIs)
• 6. اندازه‌گیری اثربخشی DevSecOps
• 7. محیط‌های توسعه امن
• 8. تست نفوذ در چرخه توسعه
• 9. مدیریت آسیب‌پذیری در DevSecOps
• 10. امنیت در مرحله طراحی نرم‌افزار
• 11. امنیت در مرحله کدنویسی
• 12. بازرسی کد امن (Secure Code Review)
• 13. امنیت در مرحله ساخت (Build)
• 14. امنیت در مرحله تست
• 15. تست امنیت خودکار
• 16. تست امنیت دستی
• 17. امنیت در مرحله انتشار (Release)
• 18. امنیت در مرحله استقرار (Deployment)
• 19. امنیت در مرحله عملیات (Operations)
• 20. مانیتورینگ و ثبت وقایع امنیتی
• 21. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 22. رمزنگاری در DevSecOps
• 23. امنیت APIها
• 24. امنیت داده‌ها
• 25. محافظت از اطلاعات حساس
• 26. مدیریت تنظیمات امنیتی
• 27. مدیریت اسرار (Secrets Management)
• 28. جلوگیری از حملات رایج وب
• 29. مبارزه با بدافزارها در توسعه
• 30. مبارزه با حملات انکار سرویس (DoS/DDoS)
• 31. امنیت زیرساخت‌های ابری
• 32. امنیت در محیط‌های چند ابری (Multi-cloud)
• 33. امنیت کانتینرها و ارکستراسیون (Kubernetes)
• 34. استفاده از ابزارهای تحلیل استاتیک کد (SAST)
• 35. استفاده از ابزارهای تحلیل دینامیک کد (DAST)
• 36. استفاده از ابزارهای تحلیل ترکیب کد (SCA)
• 37. استفاده از ابزارهای تحلیل تعاملی کد (IAST)
• 38. استفاده از ابزارهای مدیریت اطلاعات امنیتی و رویدادها (SIEM)
• 39. تکنیک‌های یادگیری ماشین در امنیت سایبری
• 40. کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی تهدیدات
• 41. کاربرد هوش مصنوعی در پاسخ به حوادث
• 42. هوش مصنوعی برای بهبود فرآیندهای DevSecOps
• 43. تحلیل رفتاری کاربران با هوش مصنوعی
• 44. پیش‌بینی حملات سایبری با هوش مصنوعی
• 45. خودکارسازی پاسخ به حوادث امنیتی
• 46. آموزش و آگاهی‌بخشی امنیتی به تیم‌ها
• 47. فرهنگ‌سازی امنیت در سازمان
• 48. نقش رهبری در پیاده‌سازی DevSecOps
• 49. مدیریت ریسک در DevSecOps
• 50. انطباق با مقررات و استانداردها
• 51. استانداردهای امنیت اطلاعات (ISO 27001)
• 52. استانداردهای امنیت برنامه‌های کاربردی (OWASP ASVS)
• 53. تدوین سیاست‌های امنیتی
• 54. مستندسازی فرآیندهای امنیتی
• 55. بهبود مستمر در DevSecOps
• 56. اندازه‌گیری میزان انطباق با سیاست‌ها
• 57. ارزیابی اثربخشی ابزارهای امنیتی
• 58. مدیریت زنجیره تأمین نرم‌افزار (Software Supply Chain Security)
• 59. امنیت در توسعه نرم‌افزار متن‌باز
• 60. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 61. شناسایی و رفع آسیب‌پذیری در وابستگی‌ها
• 62. توسعه نرم‌افزار امن با رویکرد Zero Trust
• 63. اصول معماری امن (Secure Architecture Principles)
• 64. طراحی سیستم‌های توزیع‌شده امن
• 65. امنیت در معماری میکروسرویس
• 66. امنیت در معماری Serverless
• 67. برنامه‌ریزی واکنش به حوادث امنیتی
• 68. اجرای طرح واکنش به حوادث
• 69. ارزیابی و بهبود طرح واکنش به حوادث
• 70. مدیریت بحران امنیتی
• 71. ارتباطات در حوادث امنیتی
• 72. نقش تیم‌های واکنش سریع (CSIRT)
• 73. جلوگیری از فیشینگ و مهندسی اجتماعی
• 74. آموزش مقابله با حملات مهندسی اجتماعی
• 75. اصول حفاظت از داده‌ها در برابر نشت
• 76. مدیریت دسترسی در سیستم‌های حساس
• 77. تدوین و اجرای پروتکل‌های امنیتی
• 78. بررسی نفوذ (Penetration Testing)
• 79. تست آسیب‌پذیری (Vulnerability Assessment)
• 80. تست قرمز (Red Teaming)
• 81. تست آبی (Blue Teaming)
• 82. تست بنفش (Purple Teaming)
• 83. مدیریت دارایی‌های دیجیتال
• 84. طبقه‌بندی اطلاعات و دارایی‌ها
• 85. امنیت در چرخه عمر داده
• 86. حفظ محرمانگی داده‌ها
• 87. حفظ یکپارچگی داده‌ها
• 88. حفظ دسترسی‌پذیری داده‌ها
• 89. مدیریت سوابق امنیتی
• 90. ممیزی امنیتی سیستم‌ها
• 91. ارزیابی ریسک‌های امنیتی نوظهور
• 92. تکنیک‌های پیشرفته رمزنگاری
• 93. امنیت در اینترنت اشیاء (IoT)
• 94. امنیت در فناوری بلاک‌چین
• 95. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بدافزارهای پیشرفته
• 96. استفاده از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی فرآیندهای تست امنیتی
• 97. یادگیری تقویتی در امنیت سایبری
• 98. هوش مصنوعی در تحلیل تهدیدات پیشرفته (APT)
• 99. مدل‌سازی رفتار نرم‌افزار با هوش مصنوعی
• 100. پیش‌بینی شکست‌های امنیتی با هوش مصنوعی