اکسپرس 24
کتاب جامع تطبیق دامنه برای تشخیص تهدیدات سایبری: از مبانی تا پیاده‌سازی پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

کتاب جامع تطبیق دامنه برای تشخیص تهدیدات سایبری: از مبانی تا پیاده‌سازی پیشرفته 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 جامع تطبیق دامنه برای تشخیص تهدیدات سایبری: از مبانی تا پیاده‌سازی پیشرفته

موضوع کلی: امنیت سایبری و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تطبیق دامنه در تشخیص تهدیدات سایبری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه یادگیری ماشین برای امنیت سایبری
  • 2. مبانی امنیت شبکه و مدل‌های تهدید
  • 3. انواع تهدیدات سایبری و چالش‌های تشخیص
  • 4. مقدمه‌ای بر تطبیق دامنه (Domain Adaptation)
  • 5. تفاوت بین یادگیری انتقالی و تطبیق دامنه
  • 6. انواع انحراف توزیع داده در محیط‌های امنیتی
  • 7. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های ترافیک شبکه
  • 8. استخراج ویژگی‌های مرتبط با 악성 کد و حملات
  • 9. بررسی مجموعه‌های داده مرجع (CICIDS, UNSW-NB15, BoT-IoT)
  • 10. ارزیابی معیارهای تشخیص: دقت، Recall، F1، AUC
  • 11. معماری‌های یادگیری عمیق رایج در امنیت (CNN، RNN، Transformer)
  • 12. تطبیق دامنه نظارت‌شده: تنظیم مدل با برچسب‌های هدف
  • 13. تطبیق دامنه بدون نظارت: هم‌سازی توزیع ویژگی‌ها
  • 14. تطبیق دامنه نیمه‌نظارت: استفاده از داده‌های برچسب‌دار محدود
  • 15. روش‌های مبتنی بر تضاد (Adversarial Domain Adaptation)
  • 16. تطبیق دامنه با بهینه‌سازی همگام‌سازی مومنتوم
  • 17. استفاده از یادگیری متقابل (Co-training) برای دامنه‌های مختلف
  • 18. تطبیق دامنه برای تشخیص بدافزار (Malware Detection)
  • 19. تطبیق دامنه در سیستم‌های پیشگیری نفوذ (IDS)
  • 20. تشخیص فیشینگ و مهندسی اجتماعی با تطبیق دامنه
  • 21. امنیت اینترنت اشیاء (IoT) و چالش‌های دامنه متعدد
  • 22. تطبیق دامنه در محیط‌های ابری و کانتینرها
  • 23. مدل‌سازی تهدیدات داخلی (Insider Threat) با داده‌های محدود
  • 24. تطبیق دامنه برای تحلیل لاگ‌های سیستمی
  • 25. روش‌های تقویت داده (Data Augmentation) در امنیت
  • 26. یادگیری انتقالی از شبکه‌های عمومی به شبکه‌های سازمانی
  • 27. ارزیابی پایداری مدل در برابر حملات敵対ی
  • 28. تفسیرپذیری مدل‌های تطبیق دامنه (Explainable AI)
  • 29. استقرار مدل‌های تطبیق دامنه در خط لوله SIEM
  • 30. مدیریت انحراف مفهوم (Concept Drift) در طول زمان
  • 31. استفاده از یادگیری فدرال برای تطبیق دامنه توزیع‌شده
  • 32. حریم خصوصی داده‌ها در تطبیق دامنه (Differential Privacy)
  • 33. مطالعه موردی: تطبیق دامنه برای تشخیص Botnet
  • 34. مطالعه موردی: تطبیق دامنه در تشخیص Ransomware
  • 35. مطالعه موردی: تطبیق دامنه برای تحلیل ترافیک TLS
  • 36. آزمایشگاه عملی: پیاده‌سازی DANN در PyTorch
  • 37. آزمایشگاه عملی: تطبیق دامنه با CycleGAN برای داده‌های شبکه
  • 38. آزمایشگاه عملی: ارزیابی مدل روی داده‌های واقعی سازمانی
  • 39. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای تطبیق دامنه
  • 40. مقایسه روش‌های تطبیق دامنه: مزایا و معایب
  • 41. استفاده از یادگیری تقویتی برای انتخاب استراتژی تطبیق
  • 42. تطبیق دامنه چندمنبعی (Multi-source Domain Adaptation)
  • 43. تطبیق دامنه برای تشخیص حملات Zero-day
  • 44. ادغام اطلاعات تهدید (Threat Intelligence) در فرآیند تطبیق
  • 45. مدل‌سازی پویا برای تطبیق دامنه در زمان واقعی
  • 46. ارزیابی مقیاس‌پذیری و تأخیر در استقرار تولید
  • 47. استفاده از AutoML برای جستجوی معماری تطبیق دامنه
  • 48. مدیریت چرخه حیات مدل: نظارت، بازآموزی، نسخه‌بندی
  • 49. استانداردها و چارچوب‌های امنیتی (MITRE ATT&CK، NIST) در تطبیق دامنه
  • 50. اخلاقیات و مسئولیت در استفاده از AI برای امنیت
  • 51. روندهای آینده: تطبیق دامنه خودکار و یادگیری متا
  • 52. پروژه نهایی: طراحی و triển khai یک سیستم تشخیص مبتنی بر تطبیق دامنه
تگ‌ها: AI Security Anomaly Detection Cybersecurity Data Science Deep Learning Domain Adaptation Explainable AI Intrusion Detection Machine Learning Malware Analysis Model Deployment Network Security Security Analytics Threat Detection Transfer Learning

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.