کتاب معماری نرم‌افزار: Data privacy with security and compliance با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: Data privacy with security and compliance

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر حریم داده و امنیت در معماری نرم افزار
• 2. اهمیت حریم داده در دنیای مدرن
• 3. مفاهیم کلیدی حریم داده
• 4. انواع داده ها و سطوح حساسیت آنها
• 5. اصول معماری امن
• 6. اصول حریم داده از طراحی (Privacy by Design)
• 7. اصول امنیت از طراحی (Security by Design)
• 8. رابطه بین امنیت و حریم داده
• 9. چالش های حریم داده در معماری نرم افزار
• 10. مقررات و قوانین حریم داده (GDPR، CCPA، HIPAA و غیره)
• 11. قانون حفاظت از داده ها (DPA)
• 12. مقررات عمومی حفاظت از داده ها (GDPR)
• 13. قانون حریم خصوصی مصرف کنندگان کالیفرنیا (CCPA)
• 14. قانون قابل حمل بودن و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA)
• 15. استانداردهای صنعتی و بهترین شیوه ها
• 16. تکنیک های جمع آوری داده امن
• 17. جمع آوری حداقل داده مورد نیاز (Data Minimization)
• 18. مدیریت رضایت (Consent Management)
• 19. ناشناس سازی داده (Data Anonymization)
• 20. نام مستعار سازی داده (Data Pseudonymization)
• 21. طراحی پایگاه داده امن
• 22. رمزنگاری در پایگاه داده
• 23. مدیریت کلید (Key Management)
• 24. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 25. جلوگیری از تزریق SQL (SQL Injection Prevention)
• 26. امنیت API در دسترسی به داده
• 27. احراز هویت (Authentication)
• 28. مجوز دهی (Authorization)
• 29. رمزنگاری داده در حال انتقال (Encryption in Transit)
• 30. رمزنگاری داده در حالت سکون (Encryption at Rest)
• 31. پروتکل های امن انتقال داده (HTTPS, TLS)
• 32. امنیت لایه حمل و نقل (TLS)
• 33. امنیت در معماری میکرو سرویس
• 34. چالش های امنیتی در میکرو سرویس ها
• 35. ارتباطات امن بین سرویس ها
• 36. استفاده از API Gateway امن
• 37. مدیریت هویت و دسترسی در میکرو سرویس ها
• 38. لاگینگ و مانیتورینگ امن
• 39. مدیریت رویدادهای امنیتی (SIEM)
• 40. تشخیص نفوذ (Intrusion Detection)
• 41. پیشگیری از نفوذ (Intrusion Prevention)
• 42. امنیت در ذخیره سازی داده های حساس
• 43. ذخیره سازی ابری امن (Cloud Storage Security)
• 44. امنیت داده ها در سرویس های ابری (AWS, Azure, GCP)
• 45. امنیت در کانتینرها و ارکستراسیون (Docker, Kubernetes)
• 46. امنیت در Docker
• 47. امنیت در Kubernetes
• 48. مدیریت رازها (Secrets Management)
• 49. دیوار آتش برنامه های وب (WAF)
• 50. حفاظت در برابر حملات DDoS
• 51. مدیریت آسیب پذیری ها
• 52. تست نفوذ (Penetration Testing)
• 53. اسکن آسیب پذیری (Vulnerability Scanning)
• 54. مدیریت وصله ها (Patch Management)
• 55. آموزش و آگاهی بخشی امنیت
• 56. فرهنگ امنیت در سازمان
• 57. آموزش کارکنان در مورد حریم داده
• 58. مستند سازی معماری امن
• 59. مستند سازی رویه های امنیتی
• 60. طراحی مقاوم در برابر خطا (Fault Tolerance)
• 61. طراحی مقیاس پذیر (Scalability)
• 62. مدیریت چرخه عمر داده (Data Lifecycle Management)
• 63. حذف امن داده (Secure Data Deletion)
• 64. پشتیبان گیری و بازیابی امن (Secure Backup and Recovery)
• 65. بازیابی فاجعه (Disaster Recovery)
• 66. استراتژی های حفظ حریم داده
• 67. استراتژی های ناشناس سازی و نام مستعار سازی
• 68. استفاده از یادگیری ماشین برای حفظ حریم داده
• 69. حریم داده در داده های بزرگ (Big Data)
• 70. حریم داده در اینترنت اشیا (IoT)
• 71. حریم داده در برنامه های موبایل
• 72. حریم داده در برنامه های وب
• 73. حریم داده در بلاکچین (Blockchain)
• 74. پروتکل های حفظ حریم داده در بلاکچین
• 75. استفاده از دانش اثبات صفر (Zero-Knowledge Proofs)
• 76. مدیریت ریسک حریم داده
• 77. ارزیابی ریسک حریم داده
• 78. کاهش ریسک حریم داده
• 79. مدیریت انطباق (Compliance Management)
• 80. گزارش دهی انطباق
• 81. نقش معمار نرم افزار در حریم داده
• 82. نقش مهندس امنیت در حریم داده
• 83. نقش مدیر محصول در حریم داده
• 84. تیم های چند تخصصی در حفظ حریم داده
• 85. تکامل معماری نرم افزار با تمرکز بر حریم داده
• 86. معماری های مدرن و حریم داده
• 87. معماری های غیر متمرکز و حریم داده
• 88. نوآوری در حفظ حریم داده
• 89. اخلاق در جمع آوری و استفاده از داده
• 90. مسئولیت پذیری در قبال داده ها
• 91. آینده حریم داده در معماری نرم افزار
• 92. حریم داده و هوش مصنوعی (AI)
• 93. حریم داده و یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 94. چالش های حقوقی و فنی آینده
• 95. نکات کلیدی برای معماران نرم افزار
• 96. راهنمای عملی برای پیاده سازی حریم داده
• 97. مرور مطالب آموخته شده
• 98. تمرینات عملی و مطالعات موردی
• 99. آزمون پایانی دوره
• 100. طراحی و پیاده‌سازی سازوکارهای نظارت و ممیزی برای حریم داده و انطباق (Data Privacy and Compliance Monitoring & Auditing Mechanisms)