دوره تشخیص رفتار غیرعادی در پروتکل‌های ارتباطی سیستم‌های تعبیه‌شده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص رفتار غیرعادی در پروتکل‌های ارتباطی سیستم‌های تعبیه‌شده

موضوع کلی: برنامه‌نویسی سیستم‌های تعبیه‌شده (Embedded Systems)

موضوع میانی: Anomaly detection algorithms

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های تعبیه‌شده و پروتکل‌های ارتباطی
• 2. اهمیت تشخیص رفتار غیرعادی در سیستم‌های تعبیه‌شده
• 3. مروری بر پروتکل‌های ارتباطی رایج در سیستم‌های تعبیه‌شده (CAN, Modbus, MQTT, LoRaWAN, Zigbee)
• 4. مبانی آمار و احتمال برای تشخیص ناهنجاری
• 5. مفاهیم اولیه‌ی یادگیری ماشین و کاربرد آن در تشخیص ناهنجاری
• 6. روش‌های مبتنی بر آمار برای تشخیص ناهنجاری (میانگین، انحراف معیار، Z-score)
• 7. تشخیص ناهنجاری با استفاده از نمودارهای کنترل (Control Charts)
• 8. روش‌های مبتنی بر خوشه‌بندی (Clustering) برای تشخیص ناهنجاری (K-means, DBSCAN)
• 9. روش‌های مبتنی بر طبقه‌بندی (Classification) برای تشخیص ناهنجاری (SVM, Decision Trees)
• 10. روش‌های مبتنی بر رگرسیون (Regression) برای تشخیص ناهنجاری
• 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای تشخیص ناهنجاری
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای تشخیص ناهنجاری در داده‌های سری زمانی
• 13. خودرمزگذارها (Autoencoders) برای تشخیص ناهنجاری
• 14. تشخیص ناهنجاری در پروتکل CAN با استفاده از آستانه‌گذاری
• 15. تشخیص ناهنجاری در پروتکل Modbus با استفاده از تحلیل الگوهای ارتباطی
• 16. تشخیص ناهنجاری در پروتکل MQTT با استفاده از تحلیل موضوعات و داده‌ها
• 17. تشخیص ناهنجاری در پروتکل LoRaWAN با استفاده از تحلیل پارامترهای RF
• 18. تشخیص ناهنجاری در پروتکل Zigbee با استفاده از تحلیل ترافیک شبکه
• 19. پیش‌پردازش داده‌های پروتکل‌های ارتباطی برای تشخیص ناهنجاری (نرمال‌سازی، حذف نویز)
• 20. استخراج ویژگی (Feature Extraction) از داده‌های پروتکل‌های ارتباطی
• 21. انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای بهبود دقت تشخیص ناهنجاری
• 22. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری (Precision, Recall, F1-score)
• 23. پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص ناهنجاری ساده با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های مرتبط
• 24. کاربرد یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تشخیص ناهنجاری
• 25. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر مدل (Model-based Anomaly Detection)
• 26. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر فاصله (Distance-based Anomaly Detection)
• 27. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر چگالی (Density-based Anomaly Detection)
• 28. تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های IoT با استفاده از محاسبات لبه (Edge Computing)
• 29. تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های Real-time با محدودیت منابع
• 30. امنیت سایبری سیستم‌های تعبیه‌شده و تشخیص ناهنجاری
• 31. تکنیک‌های مقابله با حملات سایبری در سیستم‌های تعبیه‌شده
• 32. مطالعه موردی: تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های کنترل صنعتی (ICS)
• 33. مطالعه موردی: تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های خودرویی
• 34. چالش‌ها و راهکارهای پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های تعبیه‌شده
• 35. آینده‌ی تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های تعبیه‌شده و روندهای جدید