کتاب تشخیص نفوذ شبکه با الگوریتم‌های گرادیان بوستینگ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص نفوذ شبکه با الگوریتم‌های گرادیان بوستینگ

موضوع کلی: امنیت سایبری

موضوع میانی: تشخیص نفوذ شبکه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تشخیص نفوذ شبکه
• 2. انواع حملات سایبری و تهدیدات شبکه
• 3. مبانی یادگیری ماشین برای تشخیص نفوذ
• 4. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های Boosting
• 5. گرادیان بوستینگ: اصول و مفاهیم کلیدی
• 6. مدل‌های درختی تصمیم‌گیری (Decision Trees)
• 7. تابع زیان (Loss Function) و بهینه‌سازی گرادیان
• 8. Boosting ضعیف (Weak Learners) و ترکیب مدل‌ها
• 9. پیاده‌سازی گرادیان بوستینگ با XGBoost
• 10. پیاده‌سازی گرادیان بوستینگ با LightGBM
• 11. آماده‌سازی داده‌ها برای تشخیص نفوذ
• 12. استخراج ویژگی‌های مرتبط با امنیت شبکه
• 13. مهندسی ویژگی برای افزایش دقت مدل
• 14. انتخاب ویژگی‌های مهم (Feature Selection)
• 15. ارزیابی مدل‌های تشخیص نفوذ
• 16. متریک‌های ارزیابی: دقت، بازیابی، F1-score، AUC
• 17. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 18. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 19. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 20. مدل‌سازی با داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
• 21. استفاده از تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling)
• 22. تکنیک‌های تشخیص نفوذ مبتنی بر امضا (Signature-based)
• 23. تکنیک‌های تشخیص نفوذ مبتنی بر ناهنجاری (Anomaly-based)
• 24. تشخیص نفوذ با استفاده از ترافیک شبکه
• 25. تحلیل بسته‌های شبکه با Wireshark
• 26. استفاده از جریان‌های شبکه (Network Flows)
• 27. تشخیص نفوذ در لایه‌های مختلف شبکه
• 28. تشخیص نفوذ در لایه فیزیکی
• 29. تشخیص نفوذ در لایه پیوند داده
• 30. تشخیص نفوذ در لایه شبکه
• 31. تشخیص نفوذ در لایه انتقال
• 32. تشخیص نفوذ در لایه کاربرد
• 33. تشخیص نفوذ با استفاده از Logها
• 34. تحلیل Logهای سیستم و امنیت
• 35. تشخیص تهدیدات با استفاده از SIEM
• 36. کاربرد گرادیان بوستینگ در تشخیص DDoS
• 37. تشخیص حملات تزریقی (Injection Attacks)
• 38. تشخیص بدافزارها با گرادیان بوستینگ
• 39. تشخیص فعالیت‌های مخرب داخلی (Insider Threats)
• 40. استقرار مدل تشخیص نفوذ در محیط واقعی
• 41. نظارت و به‌روزرسانی مداوم مدل
• 42. مقایسه گرادیان بوستینگ با سایر الگوریتم‌ها
• 43. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) برای تشخیص نفوذ
• 44. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines)
• 45. جنگل تصادفی (Random Forest)
• 46. مبانی امنیت داده و حریم خصوصی
• 47. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها (Data Anonymization)
• 48. موارد استفاده عملی و پیاده‌سازی‌های موفق
• 49. چالش‌ها و محدودیت‌های گرادیان بوستینگ در تشخیص نفوذ
• 50. آینده تشخیص نفوذ با استفاده از یادگیری ماشین