کتاب اصول مهندسی معکوس و طبقهبندی هوشمند بدافزارها برای تقویت امنیت شبکه با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره اصول مهندسی معکوس و طبقهبندی هوشمند بدافزارها برای تقویت امنیت شبکه
موضوع کلی: امنیت سایبری و دفاع فعال
موضوع میانی: تحلیل بدافزار و شناسایی تهدیدات دیجیتال
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مهندسی معکوس بدافزار
- 2. معماری سیستمعامل و ساختار فایلهای اجرایی در ویندوز
- 3. آشنایی با فرمت فایلهای PE و اجزای داخلی آنها
- 4. ابزارهای تحلیل ایستا و محیطهای امن آزمایشگاهی
- 5. روشهای استخراج ویژگیهای ایستا از فایلهای مخرب
- 6. تحلیل ساختار هدرها و بخشهای مختلف فایلهای اجرایی
- 7. مبانی زبان اسمبلی برای مهندسی معکوس
- 8. تحلیل کدهای مخرب در محیطهای ایزوله و مجازی
- 9. نصب و پیکربندی ابزارهای تحلیل پویا در شبکه
- 10. مانیتورینگ فعالیتهای سیستمی بدافزار در زمان اجرا
- 11. ردیابی تماسهای سیستمی و تعاملات بدافزار با سیستمعامل
- 12. تکنیکهای شناسایی بدافزار مبتنی بر امضا
- 13. روشهای تحلیل رفتارمحور برای شناسایی تهدیدات ناشناخته
- 14. آشنایی با الگوریتمهای یادگیری ماشین در طبقهبندی بدافزار
- 15. پیشپردازش دادهها و نرمالسازی کدهای مخرب برای مدلسازی
- 16. استخراج ویژگیهای رفتاری برای آموزش مدلهای هوشمند
- 17. طبقهبندی خانوادههای بدافزار با استفاده از مدلهای طبقهبند
- 18. ارزیابی دقت و کارایی مدلهای هوشمند در شناسایی تهدیدات
- 19. شناسایی تکنیکهای پنهانسازی و مبهمسازی کد
- 20. مقابله با تکنیکهای ضد تحلیل و ضد مجازیسازی
- 21. تحلیل کدهای مخرب تزریقی و فرآیندهای تزریق حافظه
- 22. بررسی الگوهای ارتباطی بدافزار با سرورهای فرمان و کنترل
- 23. استفاده از تحلیل آماری برای تشخیص ناهنجاریهای شبکه
- 24. استانداردسازی گزارشهای تحلیل بدافزار برای تیمهای امنیت شبکه
- 25. استراتژیهای دفاع فعال در برابر حملات هدفمند
- 26. مدیریت رخدادهای سایبری بر اساس نتایج تحلیل بدافزار
- 27. توسعه سیاستهای امنیتی بر مبنای تحلیل تهدیدات شناسایی شده
- 28. اخلاق حرفهای و چارچوبهای قانونی در تحلیل و مهندسی معکوس
- 29. مستندسازی فنی و اشتراکگذاری شاخصهای آلودگی در شبکه ملی اطلاعات
تگها:
Cybersecurity
Malware Analysis
امنیت سایبری
امنیت شبکه
بدافزار متنباز
تحلیل بدافزار
دفاع فعال
شناسایی تهدیدات
مهندسی معکوس
یادگیری ماشین در امنیت
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.