کتاب مهندسی معکوس بدافزار به کمک یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی معکوس بدافزار به کمک یادگیری ماشین

موضوع کلی: یکپارچه‌سازی سیستم‌ها با هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تحلیل رفتار بدافزار با استفاده از یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای مهندسی معکوس
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها در تحلیل بدافزار
• 4. استخراج ویژگی‌های استاتیک از فایل‌های اجرایی
• 5. استخراج ویژگی‌های دینامیک با استفاده از شبیه‌سازی
• 6. استفاده از درخت‌های تصمیم در تشخیص بدافزار
• 7. شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربرد آن‌ها در تحلیل بدافزار
• 8. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و تشخیص الگوهای مخرب
• 9. خوشه‌بندی کدهای مشابه برای شناسایی خانواده‌های بدافزار
• 10. کاهش ابعاد داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل‌ها
• 11. ارزیابی و مقایسه مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل بدافزار
• 12. تحلیل بدافزارهای بسته‌بندی‌شده (Packed Malware)
• 13. روش‌های کشف بسته‌بندی و باز کردن فایل‌های اجرایی
• 14. آنالیز رفتاری بدافزار در محیط سندباکس
• 15. شناسایی فراخوانی‌های API مشکوک
• 16. استفاده از گراف‌های رفتاری برای تحلیل بدافزار
• 17. تحلیل بدافزارهای مبتنی بر اسکریپت (Script-based Malware)
• 18. شناسایی و تحلیل کدهای مخرب در اسکریپت‌های Powershell
• 19. تحلیل بدافزارهای مبتنی بر جاوا اسکریپت
• 20. مهندسی معکوس بدافزارهای اندروید
• 21. تحلیل بدافزارهای اینترنتی (Web-based Malware)
• 22. شناسایی حملات تزریق کد (Code Injection)
• 23. بررسی و تحلیل بدافزارهای مبتنی بر اکسپلویت (Exploit)
• 24. استفاده از یادگیری تقویتی در تشخیص بدافزار
• 25. تشخیص ناهنجاری با استفاده از الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری
• 26. تحلیل ترافیک شبکه برای شناسایی فعالیت‌های مخرب
• 27. شناسایی و تحلیل بدافزارهای چندشکل (Polymorphic Malware)
• 28. تحلیل بدافزارهای متغیر (Metamorphic Malware)
• 29. استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) در تحلیل بدافزار
• 30. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تشخیص بدافزار
• 31. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل دنباله‌های دستورالعمل
• 32. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های بزرگ برای آموزش مدل‌ها
• 34. استفاده از تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 35. بهبود دقت مدل‌ها با استفاده از روش‌های ensemble learning
• 36. تشخیص بدافزارهای روز صفر (Zero-day Malware)
• 37. تحلیل بدافزارهای هدفمند (Targeted Malware)
• 38. بررسی و تحلیل بدافزارهای پیشرفته مداوم (APT)
• 39. استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی بدافزارهای جدید
• 40. توسعه سیستم‌های تشخیص خودکار بدافزار
• 41. تحلیل و مقابله با بدافزارهای باج‌افزار (Ransomware)
• 42. شناسایی و تحلیل بدافزارهای جاسوسی (Spyware)
• 43. تحلیل و مقابله با تروجان‌ها (Trojans)
• 44. بررسی و تحلیل روت‌کیت‌ها (Rootkits)
• 45. استفاده از هوش مصنوعی در پاسخ به حوادث امنیتی