فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل حافظه در محیط مجازی‌های Hyper-V: تشخیص و بررسی تهدیدات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل حافظه در محیط مجازی‌های Hyper-V: تشخیص و بررسی تهدیدات

موضوع کلی: امنیت سایبری

موضوع میانی: تحقیقات دیجیتال و پاسخ به حوادث

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل حافظه و جرم‌شناسی دیجیتال
• 2. مبانی مجازی‌سازی Hyper-V و امنیت آن
• 3. معماری حافظه در سیستم‌عامل ویندوز
• 4. آشنایی با ابزارهای تحلیل حافظه (Volatility Framework, Rekall)
• 5. جمع‌آوری حافظه از ماشین‌های مجازی Hyper-V در حالت زنده (Live Memory Acquisition)
• 6. جمع‌آوری حافظه از ماشین‌های مجازی Hyper-V در حالت خاموش (Dump Memory Acquisition)
• 7. تحلیل حافظه ماشین‌های مجازی ویندوز با Volatility
• 8. شناسایی فرآیندهای مخفی و rootkitها در حافظه
• 9. بررسی ماژول‌های بارگذاری شده و DLL Injection
• 10. تحلیل اتصالات شبکه در حافظه ماشین‌های مجازی
• 11. تشخیص بدافزارهای مبتنی بر حافظه (Memory-resident malware)
• 12. بررسی حافظه برای یافتن اطلاعات حساس (Credentials, API Keys)
• 13. تحلیل حافظه برای ردیابی فعالیت‌های مخرب
• 14. تحلیل حافظه و تشخیص حملات مبتنی بر اکسپلویت
• 15. بررسی ساختار داده‌های حافظه (Process List, Kernel Objects)
• 16. تحلیل حافظه برای شناسایی تکنیک‌های Anti-Forensics
• 17. کار با حافظه‌های dump شده و فرمت‌های مختلف آن
• 18. تحلیل حافظه ماشین‌های مجازی لینوکس در Hyper-V
• 19. بررسی و تحلیل حافظه ماشین‌های مجازی با استفاده از ابزارهای پیشرفته
• 20. بررسی فرآیندهای متصل به ماشین مجازی از طریق حافظه
• 21. تحلیل حافظه ماشین‌های مجازی و شناسایی فعالیت‌های غیرعادی
• 22. بررسی تغییرات در حافظه ماشین مجازی در طول زمان
• 23. تحلیل حافظه ماشین‌های مجازی برای شناسایی تهدیدات داخلی
• 24. تحلیل حافظه ماشین‌های مجازی و تعیین دامنه و شدت حمله
• 25. بررسی و تحلیل کش حافظه (Cache Memory)
• 26. تحلیل حافظه و شناسایی حملات روز صفر (Zero-day exploits)
• 27. آشنایی با تکنیک‌های obfuscation و evasion در حافظه
• 28. تحلیل حافظه و بررسی فعالیت‌های مربوط به رمزنگاری
• 29. بررسی حافظه برای شناسایی نمونه‌های بدافزار
• 30. استفاده از YARA rules برای شناسایی الگوهای خاص در حافظه
• 31. تحلیل حافظه و بازسازی خط زمانی رویدادها
• 32. ایزوله کردن ماشین های مجازی آلوده برای تحلیل حافظه
• 33. بررسی حافظه ماشین‌های مجازی تحت دامنه‌های مختلف (Domains)
• 34. تحلیل حافظه ماشین‌های مجازی و شناسایی فعالیت‌های مرتبط با C&C
• 35. بررسی و تحلیل حافظه ماشین‌های مجازی در محیط‌های ابری
• 36. تحلیل حافظه و شناسایی حملات Side-Channel
• 37. بررسی و تحلیل حافظه ماشین‌های مجازی برای اهداف قانونی
• 38. مستندسازی و گزارش‌دهی تحلیل حافظه ماشین‌های مجازی