کتاب تشخیص تهدیدات سایبری نسل جدید با نظارت ضعیف با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تشخیص تهدیدات سایبری نسل جدید با نظارت ضعیف
موضوع کلی: امنیت سایبری
موضوع میانی: هوش مصنوعی در امنیت
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر تشخیص تهدیدات سایبری
- 2. چالشهای تشخیص تهدیدات سنتی
- 3. معرفی نظارت ضعیف (Weak Supervision)
- 4. مزایای نظارت ضعیف در تشخیص تهدیدات
- 5. انواع روشهای نظارت ضعیف
- 6. برچسبزنی داده با استفاده از الگوها و قوانین
- 7. استفاده از منابع اطلاعاتی موجود برای برچسبزنی
- 8. تولید دادههای آموزشی مصنوعی (Synthetic Data)
- 9. بررسی کیفیت دادههای تولید شده با نظارت ضعیف
- 10. معرفی یادگیری ماشین نظارتی
- 11. یادگیری ماشین نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
- 12. یادگیری فعال (Active Learning)
- 13. استفاده از مدلهای زبانی بزرگ (LLM) در نظارت ضعیف
- 14. تکنیکهای استخراج ویژگی (Feature Engineering) برای دادههای امنیتی
- 15. انتخاب مدل مناسب یادگیری ماشین برای تشخیص تهدیدات
- 16. آموزش مدلهای یادگیری ماشین با دادههای نظارت ضعیف
- 17. ارزیابی عملکرد مدلهای تشخیص تهدید
- 18. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، فراخوانی، F1-score
- 19. بهینهسازی مدل برای کاهش هشدارهای کاذب
- 20. پیادهسازی مدلهای تشخیص تهدید در محیط واقعی
- 21. مقایسه نظارت ضعیف با روشهای نظارتی کامل
- 22. تحلیل هزینه-فایده استفاده از نظارت ضعیف
- 23. نظارت ضعیف در تشخیص بدافزار
- 24. نظارت ضعیف در تشخیص نفوذ (IDS/IPS)
- 25. نظارت ضعیف در تحلیل رفتار کاربران و موجودیتها (UEBA)
- 26. نظارت ضعیف در تحلیل لاگها
- 27. تشخیص تهدیدات مبتنی بر شبکه با نظارت ضعیف
- 28. تشخیص تهدیدات مبتنی بر Endpoint با نظارت ضعیف
- 29. تشخیص تقلب (Fraud Detection) با نظارت ضعیف
- 30. نظارت ضعیف در امنیت ابری
- 31. استفاده از گرافهای دانش (Knowledge Graphs) در نظارت ضعیف
- 32. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) با نظارت ضعیف
- 33. تکنیکهای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در نظارت ضعیف
- 34. اتوماسیون فرآیند تشخیص تهدید با نظارت ضعیف
- 35. مقیاسپذیری و چالشهای پیادهسازی نظارت ضعیف در مقیاس بزرگ
- 36. ابزارهای متنباز برای نظارت ضعیف
- 37. معرفی پلتفرمهای تجاری نظارت ضعیف
- 38. آینده نظارت ضعیف در امنیت سایبری
- 39. تکنیکهای پیشرفته نظارت ضعیف
- 40. بهبود مستمر مدلهای تشخیص تهدید با نظارت ضعیف
- 41. تطبیق مدلها با تهدیدات در حال تغییر
- 42. استفاده از Federated Learning در نظارت ضعیف
- 43. امنیت و حریم خصوصی در نظارت ضعیف
- 44. رعایت ملاحظات قانونی و اخلاقی در استفاده از نظارت ضعیف
- 45. بهینهسازی مصرف منابع در نظارت ضعیف
- 46. مستندسازی و گزارشدهی در نظارت ضعیف
تگها:
AI
Cybersecurity
Machine Learning
Malware
Threat Detection
UEBA
Weak Supervision
امنیت سایبری
امنیت شبکه
بدافزار
تشخیص تهدید
تشخیص نفوذ
نظارت ضعیف
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.