فلش‌کارت‌های آموزشی تشخیص تهدیدات سایبری نسل جدید با نظارت ضعیف

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص تهدیدات سایبری نسل جدید با نظارت ضعیف

موضوع کلی: امنیت سایبری

موضوع میانی: هوش مصنوعی در امنیت

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تشخیص تهدیدات سایبری
• 2. چالش‌های تشخیص تهدیدات سنتی
• 3. معرفی نظارت ضعیف (Weak Supervision)
• 4. مزایای نظارت ضعیف در تشخیص تهدیدات
• 5. انواع روش‌های نظارت ضعیف
• 6. برچسب‌زنی داده با استفاده از الگوها و قوانین
• 7. استفاده از منابع اطلاعاتی موجود برای برچسب‌زنی
• 8. تولید داده‌های آموزشی مصنوعی (Synthetic Data)
• 9. بررسی کیفیت داده‌های تولید شده با نظارت ضعیف
• 10. معرفی یادگیری ماشین نظارتی
• 11. یادگیری ماشین نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 12. یادگیری فعال (Active Learning)
• 13. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در نظارت ضعیف
• 14. تکنیک‌های استخراج ویژگی (Feature Engineering) برای داده‌های امنیتی
• 15. انتخاب مدل مناسب یادگیری ماشین برای تشخیص تهدیدات
• 16. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با داده‌های نظارت ضعیف
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص تهدید
• 18. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، فراخوانی، F1-score
• 19. بهینه‌سازی مدل برای کاهش هشدارهای کاذب
• 20. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص تهدید در محیط واقعی
• 21. مقایسه نظارت ضعیف با روش‌های نظارتی کامل
• 22. تحلیل هزینه-فایده استفاده از نظارت ضعیف
• 23. نظارت ضعیف در تشخیص بدافزار
• 24. نظارت ضعیف در تشخیص نفوذ (IDS/IPS)
• 25. نظارت ضعیف در تحلیل رفتار کاربران و موجودیت‌ها (UEBA)
• 26. نظارت ضعیف در تحلیل لاگ‌ها
• 27. تشخیص تهدیدات مبتنی بر شبکه با نظارت ضعیف
• 28. تشخیص تهدیدات مبتنی بر Endpoint با نظارت ضعیف
• 29. تشخیص تقلب (Fraud Detection) با نظارت ضعیف
• 30. نظارت ضعیف در امنیت ابری
• 31. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) در نظارت ضعیف
• 32. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) با نظارت ضعیف
• 33. تکنیک‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در نظارت ضعیف
• 34. اتوماسیون فرآیند تشخیص تهدید با نظارت ضعیف
• 35. مقیاس‌پذیری و چالش‌های پیاده‌سازی نظارت ضعیف در مقیاس بزرگ
• 36. ابزارهای متن‌باز برای نظارت ضعیف
• 37. معرفی پلتفرم‌های تجاری نظارت ضعیف
• 38. آینده نظارت ضعیف در امنیت سایبری
• 39. تکنیک‌های پیشرفته نظارت ضعیف
• 40. بهبود مستمر مدل‌های تشخیص تهدید با نظارت ضعیف
• 41. تطبیق مدل‌ها با تهدیدات در حال تغییر
• 42. استفاده از Federated Learning در نظارت ضعیف
• 43. امنیت و حریم خصوصی در نظارت ضعیف
• 44. رعایت ملاحظات قانونی و اخلاقی در استفاده از نظارت ضعیف
• 45. بهینه‌سازی مصرف منابع در نظارت ضعیف
• 46. مستندسازی و گزارش‌دهی در نظارت ضعیف