کتاب صوتی طراحی سیستم‌های دفاع سایبری هوشمند با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی سیستم‌های دفاع سایبری هوشمند با استفاده 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 نقش هوش مصنوعی در ساخت سیستم‌های دفاعی خودکار
• 2. اصول بنیادی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و تطبیق آن با سناریوهای امنیتی
• 3. مدلسازی شبکه‌های کامپیوتری و زیرساخت‌های حیاتی به عنوان محیط‌های چندعامله
• 4. تعریف فضای حالت، اکشن‌ها و توابع پاداش در سیستم‌های دفاع سایبری خودکار
• 5. شناسایی الگوهای نفوذ و تحلیل رفتار مهاجمان با استفاده از نظریه بازی‌های سایبری
• 6. طراحی عوامل دفاعی توزیع‌شده برای حفاظت از گره‌ها و سرورهای مختلف شبکه
• 7. معماری‌های یادگیری مشارکتی و رقابتی در میان عوامل دفاع سایبری
• 8. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته MARL مانند MADDPG و QMIX در محیط‌های امنیتی
• 9. مدیریت عدم‌قطعیت و پویایی‌های حملات سایبری ناشناخته با یادگیری تقویتی
• 10. تشخیص زودهنگام ناهنجاری‌ها و ترافیک مخرب در لایه‌های مختلف شبکه
• 11. استراتژی‌های دفاعی تطبیقی در برابر حملات انکار خدمت توزیع‌شده (DDoS)
• 12. پاسخ خودکار به تهدیدات، ایزوله‌سازی بخش‌های آلوده و مهار بدافزارها
• 13. مدیریت دیوارهای آتش (Firewalls) و سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS) با عوامل هوشمند
• 14. مقابله با حملات پیشرفته و مستمر (APT) با استفاده از سیاست‌های چندعامله هماهنگ
• 15. بهینه‌سازی تخصیص منابع امنیتی و پچ‌کردن آسیب‌پذیری‌ها به صورت خودکار
• 16. شبیه‌سازی سناریوهای حمله و دفاع در بستر کلاسترهای مجازی‌سازی‌شده
• 17. ارزیابی پایداری، مقاومت و امنیت مدل‌های MARL در برابر حملاتadversarial
• 18. مدیریت حریم خصوصی داده‌های شبکه و اشتراک‌گذاری امن اطلاعات تهدیدات
• 19. پیاده‌سازی پلتفرم‌های تست و ارزیابی سیستم‌های دفاع سایبری هوشمند
• 20. مطالعه موردی و پیاده‌سازی عملیاتی یک سیستم دفاع سایبری خودکار در شبکه سازمانی