کتاب کشف بدافزارهای حافظه‌زیست با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 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
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.