اکسپرس 24
کتاب تشخیص نفوذ شبکه با یادگیری نامتعادل: تکنیک‌ها و کاربردها

کتاب تشخیص نفوذ شبکه با یادگیری نامتعادل: تکنیک‌ها و کاربردها

تگ‌ها: anomaly detection cost-sensitive learning cybersecurity DDoS detection deep learning IDS imbalanced learning intrusion detection intrusion prevention machine learning malware detection network intrusion network security SMOTE undersampling

انتخاب پلن

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 تشخیص نفوذ شبکه با یادگیری نامتعادل: تکنیک‌ها و کاربردها

موضوع کلی: امنیت سایبری

موضوع میانی: تشخیص نفوذ شبکه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تشخیص نفوذ شبکه (IDS)
  • 2. انواع سیستم‌های تشخیص نفوذ: مبتنی بر امضا، مبتنی بر ناهنجاری، و هیبریدی
  • 3. مجموعه‌داده‌های تشخیص نفوذ: ویژگی‌ها و چالش‌ها
  • 4. مفهوم یادگیری نامتعادل و اهمیت آن در IDS
  • 5. نسبت کلاس‌ها و تاثیر آن بر عملکرد مدل
  • 6. شاخص‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری نامتعادل
  • 7. تکنیک‌های نمونه‌برداری بیش از حد (Oversampling): SMOTE و انواع آن
  • 8. تکنیک‌های نمونه‌برداری کمتر از حد (Undersampling): Random Undersampling و انواع آن
  • 9. ترکیب تکنیک‌های نمونه‌برداری: ترکیب SMOTE و Undersampling
  • 10. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای IDS با داده‌های نامتعادل
  • 11. درخت تصمیم و جنگل تصادفی در تشخیص نفوذ
  • 12. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای داده‌های نامتعادل
  • 13. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) و مدیریت عدم تعادل کلاس‌ها
  • 14. استفاده از تابع هزینه حساس به کلاس (Cost-Sensitive Learning)
  • 15. یادگیری تقویتی برای تشخیص نفوذ (Reinforcement Learning for IDS)
  • 16. تکنیک‌های انتخاب ویژگی برای داده‌های نامتعادل
  • 17. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها و انتخاب ویژگی‌های موثر
  • 18. استفاده از روش‌های کاهش ابعاد برای بهبود عملکرد مدل
  • 19. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning) در IDS
  • 20. استفاده از داده‌های بدون برچسب برای افزایش دقت مدل
  • 21. تشخیص نفوذ در شبکه‌های پیچیده: شبکه‌های SDN و NFV
  • 22. تشخیص نفوذ در محیط‌های ابری
  • 23. تشخیص نفوذ در اینترنت اشیا (IoT)
  • 24. حملات DDoS و تشخیص آن‌ها با استفاده از یادگیری نامتعادل
  • 25. تشخیص بدافزار با استفاده از یادگیری نامتعادل
  • 26. تشخیص نفوذ مبتنی بر ترافیک شبکه
  • 27. تحلیل ترافیک شبکه با استفاده از ابزارهای Wireshark و tcpdump
  • 28. استفاده از جریان‌های ترافیکی (Network Flows) برای تشخیص نفوذ
  • 29. تشخیص نفوذ مبتنی بر لاگ‌ها (Log-based IDS)
  • 30. تحلیل لاگ‌های سیستم و تشخیص الگوهای مشکوک
  • 31. استفاده از یادگیری عمیق برای تحلیل لاگ‌ها
  • 32. تشخیص نفوذ در برنامه‌های کاربردی وب (Web Application IDS)
  • 33. حملات OWASP Top 10 و تشخیص آن‌ها
  • 34. استفاده از یادگیری ماشین برای تشخیص حملات SQL Injection و XSS
  • 35. ارزیابی و مقایسه مدل‌های مختلف IDS با داده‌های نامتعادل
  • 36. انتخاب بهترین مدل برای یک سناریوی خاص
  • 37. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های IDS
  • 38. استفاده از روش‌های Ensemble Learning برای بهبود دقت
  • 39. تشخیص نفوذ بلادرنگ (Real-time Intrusion Detection)
  • 40. چالش‌ها و راهکارهای تشخیص نفوذ بلادرنگ
  • 41. استفاده از سخت‌افزار تخصصی برای تشخیص نفوذ بلادرنگ
  • 42. مقدمه‌ای بر Autoencoderها برای تشخیص نفوذ
  • 43. استفاده از Autoencoderها برای تشخیص ناهنجاری‌ها
  • 44. روش‌های مقابله با حملات اجتناب‌ناپذیر (Evasion Attacks)
  • 45. تکنیک‌های تشخیص حملات adversarial
  • 46. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های IDS
  • 47. تست نفوذ و ارزیابی امنیت سیستم‌های IDS
  • 48. بررسی داده‌های جدید و آموزش مجدد مدل
  • 49. ملاحظات اخلاقی در تشخیص نفوذ

📚 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.