کتاب هوش مصنوعی و تحلیل بدافزارهای پیچیده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی و تحلیل بدافزارهای پیچیده

موضوع کلی: یکپارچه‌سازی سیستم‌ها با هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل بدافزار (Malware Analysis) با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی
• 2. یادگیری ماشین: مفاهیم اولیه
• 3. شبکه‌های عصبی مصنوعی: معرفی
• 4. الگوریتم‌های دسته‌بندی در یادگیری ماشین
• 5. الگوریتم‌های رگرسیون در یادگیری ماشین
• 6. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 8. انتخاب ویژگی‌های مهم در داده‌ها
• 9. بیش‌برازش و کم‌برازش در یادگیری ماشین
• 10. روش‌های مقابله با بیش‌برازش
• 11. یادگیری عمیق: مقدمه‌ای
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 14. کاربردهای یادگیری عمیق در امنیت سایبری
• 15. تحلیل بدافزار: مفاهیم پایه
• 16. انواع بدافزارها: ویروس‌ها، کرم‌ها، تروجان‌ها
• 17. روش‌های تشخیص بدافزار: مبتنی بر امضا
• 18. روش‌های تشخیص بدافزار: مبتنی بر رفتار
• 19. روش‌های تشخیص بدافزار: مبتنی بر ناهنجاری
• 20. مهندسی معکوس بدافزار: مقدمه‌ای
• 21. ابزارهای مهندسی معکوس بدافزار
• 22. تحلیل کد بدافزار: اسمبلی و زبان‌های سطح پایین
• 23. تحلیل استاتیک بدافزار
• 24. تحلیل دینامیک بدافزار
• 25. تحلیل بسته‌های شبکه بدافزار
• 26. استفاده از ماشین مجازی برای تحلیل بدافزار
• 27. شناسایی و تحلیل روت‌کیت‌ها
• 28. تحلیل بدافزارهای مبهم‌سازی شده
• 29. تکنیک‌های فرار از سندباکس
• 30. تحلیل بدافزارهای پنهان‌کار
• 31. تشخیص و تحلیل حملات روز صفر
• 32. تحلیل بدافزارهای اینترنتی اشیاء (IoT)
• 33. تحلیل بدافزارهای موبایل
• 34. هوش مصنوعی در تشخیص بدافزارهای جدید
• 35. یادگیری تقویتی در تحلیل بدافزار
• 36. تشخیص بدافزار با استفاده از خوشه‌بندی
• 37. تشخیص بدافزار با استفاده از تحلیل معنایی
• 38. ساخت سیستم تشخیص نفوذ (IDS) با هوش مصنوعی
• 39. بهبود دقت سیستم‌های تشخیص بدافزار
• 40. اتوماسیون تحلیل بدافزار
• 41. گزارش‌دهی و مستندسازی تحلیل بدافزار
• 42. مبانی امنیت شبکه
• 43. حملات رایج شبکه و روش‌های مقابله با آن‌ها
• 44. قوانین و مقررات امنیت سایبری