کتاب توسعه یک سیستم تشخیص حمله مبتنی بر هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه یک سیستم تشخیص حمله مبتنی بر هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: امنیت سایبری و برنامه‌نویسی امن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی در امنیت سایبری
• 2. مقدمه‌ای بر تشخیص نفوذ
• 3. انواع حملات سایبری رایج
• 4. یادگیری ماشین در تشخیص نفوذ
• 5. یادگیری نظارت شده برای طبقه‌بندی ترافیک
• 6. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (مانند SVM، درخت تصمیم)
• 7. یادگیری نظارت نشده برای خوشه‌بندی ناهنجاری
• 8. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (مانند K-Means، DBSCAN)
• 9. یادگیری تقویتی در امنیت سایبری
• 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تحلیل داده‌های شبکه
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل دنباله‌های زمانی
• 12. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل گزارشات امنیتی
• 13. مهندسی ویژگی برای داده‌های شبکه
• 14. نرمال‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 15. استخراج ویژگی‌های مرتبط با حملات
• 16. مجموعه داده‌های استاندارد تشخیص نفوذ (مانند NSL-KDD)
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص نفوذ
• 18. معیارهای ارزیابی (دقت، صحت، بازیابی، F1-score)
• 19. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 20. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter tuning)
• 21. کاهش ابعاد در مجموعه داده‌های بزرگ
• 22. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 23. کاهش ابعاد مبتنی بر درخت
• 24. تشخیص ناهنجاری در داده‌های ترافیک زمان واقعی
• 25. مدل‌سازی رفتار طبیعی شبکه
• 26. شناسایی انحراف از رفتار عادی
• 27. تشخیص حملات Zero-day
• 28. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص نفوذ
• 29. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تولید داده‌های حمله
• 30. شبکه‌های خودرمزگذار (Autoencoders) برای تشخیص ناهنجاری
• 31. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در امنیت سایبری
• 32. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص نفوذ
• 33. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 34. استفاده از پردازش موازی و توزیع شده
• 35. معماری‌های سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر هوش مصنوعی
• 36. اجزای سیستم تشخیص نفوذ
• 37. مراحل پیاده‌سازی سیستم تشخیص نفوذ
• 38. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های امنیتی موجود
• 39. فایروال‌ها و سیستم‌های تشخیص نفوذ
• 40. مدیریت لاگ و تحلیل رویدادها
• 41. تشخیص حملات DDoS با هوش مصنوعی
• 42. تشخیص بدافزار با استفاده از یادگیری ماشین
• 43. تحلیل رفتار فایل‌ها و فرآیندها
• 44. تشخیص حملات فیشینگ با NLP
• 45. تحلیل ترافیک رمزنگاری شده
• 46. چالش‌های تشخیص نفوذ در شبکه‌های مدرن
• 47. شبکه‌های نسل بعدی (Next-generation networks)
• 48. اینترنت اشیاء (IoT) و امنیت سایبری
• 49. رایانش ابری و تشخیص نفوذ
• 50. امنیت شبکه‌های بی‌سیم
• 51. مسائل اخلاقی و حقوقی در هوش مصنوعی امنیتی
• 52. حریم خصوصی داده‌ها در آموزش مدل‌ها
• 53. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 54. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های تشخیص نفوذ
• 55. مقررات و استانداردهای امنیتی ایران
• 56. نقش بانک مرکزی در امنیت تراکنش‌های مالی
• 57. مقررات مربوط به داده‌های حساس
• 58. قوانین حمایت از داده‌ها در ایران
• 59. آیین‌نامه‌های مربوط به نظام‌های اطلاعاتی
• 60. پروتکل‌های امنیتی در شبکه‌های سازمانی
• 61. پیکربندی امن سیستم‌عامل‌ها
• 62. امنیت پایگاه‌های داده
• 63. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 64. رمزنگاری در انتقال و ذخیره‌سازی داده‌ها
• 65. مبانی رمزنگاری متقارن و نامتقارن
• 66. کاربرد توابع هش در امنیت
• 67. امضای دیجیتال و گواهی‌های دیجیتال
• 68. امنیت پروتکل‌های ارتباطی (TLS/SSL)
• 69. مبانی شبکه و پروتکل‌های ارتباطی
• 70. مدل OSI و TCP/IP
• 71. آدرس‌دهی IP و زیرشبکه‌ها
• 72. پروتکل‌های مسیریابی
• 73. امنیت لایه شبکه (IPsec)
• 74. مبانی امنیت وب
• 75. حملات رایج وب (XSS، SQL Injection)
• 76. امنیت APIها
• 77. اصول طراحی امن برنامه‌های وب
• 78. اصول مهندسی نرم‌افزار امن
• 79. چرخه حیات توسعه امن نرم‌افزار (SSDLC)
• 80. تحلیل تهدید (Threat Modeling)
• 81. تست نفوذ (Penetration Testing)
• 82. بازبینی کد امنیتی
• 83. مدیریت آسیب‌پذیری
• 84. روش‌های مستندسازی و گزارش‌دهی
• 85. اصول مدیریت ریسک امنیتی
• 86. شناسایی و ارزیابی ریسک‌ها
• 87. برنامه‌ریزی واکنش به حوادث (Incident Response)
• 88. بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
• 89. پایش امنیتی و تحلیل لاگ‌ها
• 90. سیستم‌های مدیریت اطلاعات و رویدادهای امنیتی (SIEM)
• 91. تحلیل رفتاری کاربران و موجودیت‌ها (UEBA)
• 92. هوش تهدید (Threat Intelligence)
• 93. استفاده از داده‌های هوش تهدید در تشخیص نفوذ
• 94. تشخیص حملات مبتنی بر هوش مصنوعی در شبکه‌های صنعتی (ICS/SCADA)
• 95. امنیت سامانه‌های کنترل صنعتی
• 96. چالش‌های امنیت در اینترنت اشیاء صنعتی
• 97. کاربرد بلاک‌چین در امنیت سایبری (تحلیل سازگار)
• 98. مبانی بلاک‌چین و کاربردهای امنیتی
• 99. ارزیابی اعتبار سنجی مدل‌های تشخیص نفوذ در سناریوهای واقعی
• 100. پیاده‌سازی عملی سیستم تشخیص حمله مبتنی بر هوش مصنوعی