کتاب کشف هوشمند آسیب‌پذیری‌های ترمیم‌شده در پروژه‌های متن‌باز با استفاده از هوش مصنوعی

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کشف هوشمند آسیب‌پذیری‌های ترمیم‌شده در پروژه‌های متن‌باز با استفاده از هوش مصنوعی

موضوع کلی: امنیت سایبری و آسیب‌شناسی نرم‌افزار

موضوع میانی: کشف و تحلیل آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر آسیب‌پذیری‌های ترمیم‌شده بی‌صدا
  • 2. چالش‌های مستندسازی وصله‌های امنیتی
  • 3. اهمیت کشف وصله‌های بی‌صدا در امنیت نرم‌افزار
  • 4. مروری بر مخازن متن‌باز و تاریخچه تغییرات
  • 5. مفاهیم پایه هوش مصنوعی برای تحلیل کد
  • 6. مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد در امنیت سایبری
  • 7. پردازش لاگ تغییرات (Commit Logs) با یادگیری ماشین
  • 8. تشخیص خودکار وصله‌های امنیتی از وصله‌های معمولی
  • 9. استخراج ویژگی‌های کد مرتبط با آسیب‌پذیری
  • 10. آموزش مدل بر روی داده‌های آسیب‌پذیری‌های شناخته‌شده
  • 11. معماری شبکه‌های عصبی برای تحلیل تکه‌کد
  • 12. مهندسی پرامپت برای شناسایی تغییرات حساس
  • 13. استفاده از یادگیری انتقالی در تشخیص وصله
  • 14. تحلیل تفاوت کد (Diff Analysis) با روش‌های آماری
  • 15. شناسایی الگوهای تزریق SQL در تغییرات کد
  • 16. شناسایی الگوهای سرریز بافر در تغییرات کد
  • 17. شناسایی الگوهای آسیب‌پذیری XSS در تغییرات کد
  • 18. شناسایی الگوهای تزریق فرمان در تغییرات کد
  • 19. شناسایی الگوهای مسیریابی ناایمن در تغییرات کد
  • 20. شناسایی الگوهای اعتبارسنجی ناقص ورودی
  • 21. مدل‌سازی گراف جریان داده برای تشخیص نشت
  • 22. مدل‌سازی گراف وابستگی توابع برای تحلیل وصله
  • 23. ارزیابی دقت و نرخ هشدار غلط در تشخیص
  • 24. معیارهای F1-Score و Precision-Recall در این حوزه
  • 25. روش‌های کاهش نرخ مثبت کاذب در تشخیص
  • 26. تکنیک‌های افزوده‌سازی داده برای آموزش مدل
  • 27. مدیریت عدم تعادل کلاس در داده‌های آموزشی
  • 28. آموزش بر روی مخازن معیار (Benchmark Repositories)
  • 29. مقایسه مدل‌های مبتنی بر BERT و GPT برای تحلیل کد
  • 30. استفاده از CodeBERT برای جاسازی تکه‌کد
  • 31. استفاده از GraphCodeBERT برای تحلیل ساختاری
  • 32. رگرسیون لجستیک و SVM برای طبقه‌بندی اولیه
  • 33. آموزش مدل بر روی مخزن Curated Dataset
  • 34. مهندسی معکوس وصله برای یافتن علت ریشه‌ای
  • 35. تحلیل متادیتای کامیت (نویسنده، زمان، توضیح)
  • 36. استفاده از ابزارهای تحلیل ایستا در کنار هوش مصنوعی
  • 37. یکپارچه‌سازی نتایج با ابزارهای اسکن امنیتی
  • 38. راه‌اندازی خط لوله خودکار استخراج و تحلیل
  • 39. پیاده‌سازی پلتفرم جستجوی آسیب‌پذیری ترمیم‌شده
  • 40. فیلتر کردن وصله‌های غیرامنیتی با تکنیک‌های متن‌کاوی
  • 41. استخراج CVE و شماره‌های مرجع از توضیحات کامیت
  • 42. تحلیل توالی توکن‌های کد با شبکه‌های بازگشتی
  • 43. تحلیل توالی توکن‌های کد با ترنسفورمر
  • 44. تکنیک‌های توجه (Attention) در تشخیص وصله
  • 45. شبیه‌سازی حمله بر روی وصله‌های کشف‌شده
  • 46. اعتبارسنجی عملی آسیب‌پذیری در محیط آزمایشگاهی
  • 47. مطالعه موردی: کشف وصله بی‌صدا در کتابخانه OpenSSL
  • 48. مطالعه موردی: کشف وصله بی‌صدا در هسته لینوکس
  • 49. مطالعه موردی: کشف وصله بی‌صدا در کتابخانه Curl
  • 50. مطالعه موردی: کشف وصله بی‌صدا در پروژه WordPress
  • 51. مطالعه موردی: کشف وصله بی‌صدا در کتابخانه ImageMagick
  • 52. مطالعه موردی: کشف وصله بی‌صدا در مخزن FFmpeg
  • 53. مقابله با چالش‌های وصله‌های بزرگ و پیچیده
  • 54. مدیریت خطاهای ناشی از تغییرات چندفایلی
  • 55. تکنیک‌های خوشه‌بندی برای دسته‌بندی وصله‌ها
  • 56. تحلیل وابستگی بین وصله‌های هم‌زمان
  • 57. آموزش مدل بر روی زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف
  • 58. تطبیق مدل با مخازن چندزبانه
  • 59. ارزیابی در برابر حملات تقابلی (Adversarial Attacks)
  • 60. افزایش امنیت مدل در برابر دستکاری
  • 61. مستندسازی فرآیند کشف و گزارش‌دهی
  • 62. توسعه داشبورد بصری برای تحلیل وصله‌ها
  • 63. اتوماسیون ارسال هشدار به تیم امنیتی
  • 64. یکپارچه‌سازی با سامانه‌های مدیریت آسیب‌پذیری
  • 65. چالش‌های حقوقی و اخلاقی در کشف بی‌صدا
  • 66. بهبود مستمر مدل با بازخورد انسانی
  • 67. آینده‌نگری: مدل‌های چندوجهی برای تحلیل وصله
  • 68. جمع‌بندی و مسیرهای تحقیقاتی آتی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.