کتاب صوتی اتوماسیون تحلیل بدافزار با پایتون و هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اتوماسیون تحلیل بدافزار با پایتون و هوش مصنوعی

موضوع کلی: یکپارچه‌سازی سیستم‌ها با هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل بدافزار (Malware Analysis) با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل بدافزار
• 2. آشنایی با ساختار فایل‌های قابل اجرا ویندوز (PE)
• 3. مقدمه‌ای بر مهندسی معکوس
• 4. بررسی فرمت‌های فایل‌های بدافزار (PE, ELF, Mach-O)
• 5. استفاده از کتابخانه pefile برای تحلیل فایل‌های PE
• 6. تحلیل استاتیک بدافزار با پایتون
• 7. استخراج رشته‌ها و اطلاعات متنی از بدافزار
• 8. شناسایی توابع API مورد استفاده در بدافزار
• 9. تحلیل جریان کنترل بدافزار با استفاده از Disassembler
• 10. مقدمه‌ای بر زبان اسمبلی و دستورالعمل‌های رایج
• 11. بررسی ساختار داده‌ها در بدافزار
• 12. شناسایی الگوهای رایج بدافزار
• 13. استفاده از کتابخانه Capstone برای Disassembly
• 14. تحلیل پویای بدافزار با استفاده از Sandbox
• 15. نظارت بر فعالیت‌های فایل سیستمی بدافزار
• 16. بررسی تغییرات رجیستری توسط بدافزار
• 17. نظارت بر فعالیت‌های شبکه بدافزار
• 18. استفاده از ابزار Wireshark برای تحلیل ترافیک شبکه
• 19. شناسایی ارتباطات C&C بدافزار
• 20. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 21. استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای تشخیص بدافزار
• 22. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با داده‌های بدافزار
• 23. استفاده از کتابخانه scikit-learn برای طبقه‌بندی بدافزار
• 24. استفاده از کتابخانه TensorFlow برای ساخت شبکه‌های عصبی
• 25. تشخیص بدافزارهای جدید با استفاده از Zero-day Detection
• 26. تحلیل رفتار بدافزار با استفاده از Clustering
• 27. شناسایی خانواده‌های بدافزار با استفاده از الگوریتم‌های تشابه
• 28. استفاده از تکنیک‌های Feature Engineering برای بهبود دقت مدل‌ها
• 29. اتوماسیون تحلیل بدافزار با استفاده از پایتون
• 30. ساخت اسکریپت‌های پایتون برای استخراج اطلاعات از بدافزار
• 31. ساخت اسکریپت‌های پایتون برای تحلیل رفتار بدافزار
• 32. ایجاد گزارش‌های خودکار تحلیل بدافزار
• 33. استفاده از API‌های امنیتی برای جمع‌آوری اطلاعات تهدید
• 34. بررسی و تحلیل پکیج‌های مشکوک پایتون
• 35. مقدمه‌ای بر تحلیل کد مخرب مبتنی بر اسکریپت
• 36. شناسایی کدهای مخرب پنهان در اسکریپت‌ها
• 37. استفاده از ابزارهای تحلیل کد پایتون
• 38. تحلیل بدافزارهای مبتنی بر PowerShell
• 39. شناسایی و خنثی‌سازی حملات مبتنی بر اسکریپت
• 40. تحلیل بدافزارهای چند مرحله‌ای
• 41. شناسایی و ردگیری زنجیره‌های حمله
• 42. استفاده از ابزارهای تحلیل Forensics
• 43. جمع‌آوری و تحلیل شواهد دیجیتالی
• 44. مقدمه‌ای بر تحلیل حافظه
• 45. استفاده از ابزارهای Dump Memory