کتاب تحلیل رفتاری بدافزار با هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 تحلیل رفتاری بدافزار با هوش مصنوعی

موضوع کلی: یکپارچه‌سازی سیستم‌ها با هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. تحلیل بدافزار و تهدیدات سایبری
  • 2. مبانی هوش مصنوعی در تحلیل بدافزار
  • 3. معرفی انواع بدافزار و طبقه‌بندی آن‌ها
  • 4. روش‌های جمع‌آوری نمونه‌های بدافزار
  • 5. محیط‌های آزمایشگاهی برای تحلیل بدافزار
  • 6. تحلیل ایستا (Static Analysis) بدافزار
  • 7. مهندسی معکوس (Reverse Engineering) مقدماتی
  • 8. مبانی زبان اسمبلی
  • 9. تحلیل کد بایت (Bytecode Analysis)
  • 10. تحلیل جریان کنترل (Control Flow Analysis)
  • 11. تحلیل داده (Data Analysis) در بدافزار
  • 12. شناسایی توابع مهم در بدافزار
  • 13. استخراج ساختار داده‌های بدافزار
  • 14. تحلیل پویای (Dynamic Analysis) بدافزار
  • 15. نظارت بر رفتار بدافزار در محیط شبیه‌سازی
  • 16. شناسایی فعالیت‌های مخرب در زمان اجرا
  • 17. استفاده از دیباگرها (Debuggers) در تحلیل بدافزار
  • 18. تکنیک‌های مخفی‌سازی کد (Code Obfuscation)
  • 19. روش‌های ضد تحلیل (Anti-Analysis Techniques)
  • 20. تحلیل بدافزارهای بسته‌بندی شده (Packed Malware)
  • 21. تحلیل بدافزارهای چندمرحله‌ای (Multi-Stage Malware)
  • 22. شناسایی آسیب‌پذیری‌ها (Vulnerabilities) در نرم‌افزار
  • 23. استفاده از ابزارهای تحلیل خودکار بدافزار
  • 24. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 25. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning) در تحلیل بدافزار
  • 26. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) در تحلیل بدافزار
  • 27. انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. ساخت مجموعه‌داده (Dataset) برای آموزش مدل
  • 29. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی بدافزار
  • 30. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 31. شبکه‌های عصبی (Neural Networks) در تحلیل بدافزار
  • 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks)
  • 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)
  • 34. تحلیل رفتاری بدافزار با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 35. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در فعالیت‌های شبکه
  • 36. تحلیل ترافیک شبکه برای شناسایی بدافزار
  • 37. استفاده از داده‌های لاگ (Log Data) در تحلیل بدافزار
  • 38. شناسایی الگوهای رفتاری بدافزار
  • 39. پیش‌بینی رفتار بدافزار با استفاده از مدل‌های سری زمانی
  • 40. تحلیل بدافزارهای جدید و ناشناخته (Zero-Day Exploits)
  • 41. تکنیک‌های مهندسی اجتماعی (Social Engineering) و بدافزار
  • 42. تحلیل بدافزارهای اینترنتی اشیا (IoT Malware)
  • 43. تحلیل بدافزارهای موبایل
  • 44. بهبود مستمر مدل‌های تحلیل بدافزار
  • 45. گزارش‌دهی و مستندسازی تحلیل بدافزار

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.