کتاب پیش‌بینی و جلوگیری از حملات سایبری با بهره‌گیری از یادگیری تقویتی چندعامله با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 پیش‌بینی و جلوگیری از حملات سایبری با بهره‌گیری از یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های دفاع سایبری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری و تهدیدات مدرن
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. آشنایی با محیط‌های سایبری به عنوان محیط یادگیری تقویتی
  • 4. مفهوم چندعامله بودن در امنیت سایبری
  • 5. معماری‌های پایه یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 6. الگوریتم‌های پایه MARL: Independent Q-Learning (IQL)
  • 7. الگوریتم‌های پایه MARL: Value Decomposition Networks (VDN)
  • 8. الگوریتم‌های پایه MARL: QMIX
  • 9. الگوریتم‌های پایه MARL: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 10. چالش‌های MARL در امنیت سایبری: عدم قطعیت، مقیاس‌پذیری و پاداش‌های پراکنده
  • 11. مدل‌سازی حملات سایبری به عنوان یک فرآیند MARL
  • 12. پیاده‌سازی یک محیط شبیه‌سازی حمله و دفاع سایبری
  • 13. استفاده از MARL برای تشخیص نفوذ
  • 14. پیش‌بینی حملات سایبری با استفاده از MARL
  • 15. یادگیری استراتژی‌های دفاعی فعال با MARL
  • 16. بهینه‌سازی تخصیص منابع امنیتی با MARL
  • 17. طراحی پاداش‌ها و توابع هزینه در MARL برای امنیت سایبری
  • 18. ارزیابی عملکرد MARL در محیط‌های سایبری
  • 19. مقایسه MARL با روش‌های سنتی دفاع سایبری
  • 20. استفاده از MARL برای شناسایی و خنثی‌سازی باج‌افزار
  • 21. کاربرد MARL در تشخیص و جلوگیری از حملات DDoS
  • 22. بهره‌گیری از MARL برای ایمن‌سازی شبکه‌های IoT
  • 23. استفاده از MARL برای تشخیص تهدیدات داخلی
  • 24. استفاده از MARL برای امنیت زنجیره تامین
  • 25. MARL و امنیت ابری
  • 26. یادگیری تقویتی چندعامله برای تحلیل رفتاری کاربران
  • 27. استفاده از MARL برای شناسایی فعالیت‌های مخرب در شبکه‌های اجتماعی
  • 28. مبانی یادگیری انتقالی در MARL برای امنیت سایبری
  • 29. یادگیری تقویتی چندعامله در محیط‌های adversarial
  • 30. تقویت امنیت با استفاده از MARL و یادگیری متا
  • 31. استفاده از MARL برای بهبود سیستم‌های تشخیص نفوذ مبتنی بر امضا
  • 32. استفاده از MARL برای شناسایی و مسدود کردن بدافزارها
  • 33. بهینه‌سازی فایروال‌ها با استفاده از MARL
  • 34. استفاده از MARL برای پاسخ خودکار به حوادث امنیتی
  • 35. مفاهیم پیشرفته در MARL: Communication Learning
  • 36. مفاهیم پیشرفته در MARL: Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 37. مفاهیم پیشرفته در MARL: Opponent Modeling
  • 38. کاربردهای MARL در امنیت سیستم‌های کنترل صنعتی (ICS)
  • 39. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در محیط‌های واقعی سایبری
  • 40. اخلاق و ملاحظات امنیتی در استفاده از MARL برای امنیت سایبری
تگ‌ها: Cloud Security DDoS IoT security MARL Multi-Agent Systems Reinforcement Learning امنیت سایبری امنیت شبکه باج‌افزار پیش‌بینی حمله تشخیص نفوذ دفاع سایبری هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.