کتاب صوتی تحلیل بدافزارهای موبایل با یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل بدافزارهای موبایل با یادگیری عمیق

موضوع کلی: یکپارچه‌سازی سیستم‌ها با هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با اکوسیستم بدافزارهای موبایل
• 2. مبانی یادگیری عمیق برای تحلیل بدافزار
• 3. پیش‌پردازش داده‌های موبایل برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 4. معماری‌های شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) برای بدافزارهای موبایل
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در تشخیص بدافزار
• 6. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و تحلیل کد
• 7. استفاده از Embeddingها برای نمایش ویژگی‌های بدافزار
• 8. روش‌های کاهش ابعاد داده برای بهبود عملکرد مدل
• 9. انتخاب ویژگی‌های مؤثر در تشخیص بدافزارهای موبایل
• 10. تکنیک‌های افزایش داده برای مقابله با کمبود داده
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با داده‌های نامتعادل
• 12. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های تشخیص بدافزار
• 13. معرفی ابزارهای تحلیل ایستا بدافزارهای اندروید
• 14. تحلیل رفتاری بدافزارهای اندروید با استفاده از یادگیری عمیق
• 15. تحلیل ترافیک شبکه بدافزارهای موبایل
• 16. تشخیص بدافزارهای پنهان‌کار (Stealthy Malware)
• 17. تشخیص تغییرات مخرب در برنامه‌های اندروید
• 18. تشخیص بدافزارهایی که از تکنیک‌های ضد تجزیه استفاده می‌کنند
• 19. استفاده از یادگیری تقویتی برای تحلیل بدافزار
• 20. تشخیص بدافزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی
• 21. تحلیل بدافزارهای خانواده‌ی رَم‌اسکریپت (RAM Script)
• 22. تحلیل بدافزارهای بسته‌بندی شده (Packed Malware)
• 23. تشخیص بدافزارهای مبتنی بر آسیب‌پذیری‌های سیستم‌عامل
• 24. تشخیص بدافزارهایی که از مجوزهای سوءاستفاده می‌کنند
• 25. تحلیل بدافزارهای هدفمند (Targeted Malware)
• 26. تحلیل بدافزارهای مرتبط با باج‌افزار (Ransomware)
• 27. تحلیل بدافزارهای مرتبط با جاسوسی (Spyware)
• 28. تشخیص بدافزارهای تبلیغاتی مزاحم (Adware)
• 29. تشخیص بدافزارهای معدن‌کاوی ارز دیجیتال (Cryptominer)
• 30. تشخیص بدافزارهایی که از شبکه‌های اجتماعی سوءاستفاده می‌کنند
• 31. استفاده از تحلیل گراف برای شناسایی الگوهای رفتاری بدافزار
• 32. تشخیص بدافزارهای چندمرحله‌ای (Multi-Stage Malware)
• 33. تحلیل بدافزارهای مبتنی بر اینترنت اشیا (IoT)
• 34. کاربرد یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تشخیص بدافزار
• 35. تشخیص بدافزارهای جدید و ناشناخته (Zero-Day Malware)
• 36. تکنیک‌های فریب‌دهی مدل (Adversarial Machine Learning)
• 37. مقاومت مدل‌های یادگیری عمیق در برابر حملات فریب‌دهی
• 38. بهبود قابلیت تفسیر مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل بدافزار
• 39. استفاده از روش‌های یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 40. تحلیل بدافزارهای پلتفرم iOS
• 41. تحلیل بدافزارهای cross-platform
• 42. مبانی امنیت موبایل و آسیب‌پذیری‌ها
• 43. آشنایی با API‌های اندروید و سوءاستفاده از آن‌ها
• 44. مقدمه‌ای بر تحلیل دودایری (Binary Analysis)
• 45. مهندسی معکوس بدافزارهای موبایل