کتاب هوش مصنوعی برای تحلیل لاگ‌ها و شناسایی الگوهای مشکوک

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 هوش مصنوعی برای تحلیل لاگ‌ها و شناسایی الگوهای مشکوک

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای خانگی

موضوع میانی: AI for AI DevSecOps

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل لاگ‌ها با هوش مصنوعی
  • 2. انواع لاگ و منابع آن‌ها
  • 3. استراتژی‌های جمع‌آوری و ingesting لاگ‌ها
  • 4. بهترین روش‌های ذخیره‌سازی لاگ‌ها
  • 5. تجزیه و تحلیل و نرمال‌سازی داده‌های لاگ
  • 6. مدیریت لاگ‌های ساختاریافته در مقابل غیرساختاریافته
  • 7. تجزیه و تحلیل زمان‌بندی و هماهنگ‌سازی سری‌های زمانی
  • 8. غنی‌سازی لاگ‌ها و افزودن متادیتای زمینه‌ای
  • 9. مهندسی ویژگی‌ها برای داده‌های لاگ
  • 10. مبانی آماری شناسایی انحراف
  • 11. کلاس‌بندی سوپرایزده برای داده‌های لاگ
  • 12. خوشه‌بندی غیرسوپرایزده رویدادهای لاگ
  • 13. رویکردهای یادگیری عمیق برای لاگ‌های توالی‌دار
  • 14. پردازش زبان طبیعی برای لاگ‌های نیمهساختاریافته
  • 15. ایجاد پایه رفتاری عادی
  • 16. شناسایی نقاط خارج از الگو و انحراف
  • 17. شناسایی الگو‌های حمله شناخته‌شده
  • 18. امتیازدهی انحراف و رتبه‌بندی ریسک
  • 19. تحلیل جریان‌های زنده برای لاگ‌ها
  • 20. تفاوت پردازش دسته‌ای و تحلیل زنده
  • 21. ادغام با پلتفرم‌های SIEM و SOAR
  • 22. پیکربندی ELK Stack برای تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 23. استفاده از Splunk برای کیت‌های یادگیری ماشین
  • 24. به‌کارگیری Graylog با پلاگین‌های هوش مصنوعی
  • 25. پیاده‌سازی تجزیه‌کننده‌های سفارشی لاگ با Python
  • 26. خودکارسازی انتقال و ingesting لاگ‌ها
  • 27. ایجاد برچسب‌های داده و حقیقت زمینه‌ای
  • 28. مدیریت مجموعه‌های داده نامتوازن در تحلیل لاگ
  • 29. همبستایی لاگ‌های چندپلتفرم
  • 30. احراز هویت منابع لاگ و یکپارچگی آن‌ها
  • 31. غنی‌سازی اطلاعات تهدید در لاگ‌ها
  • 32. پیاده‌سازی قوانین YARA برای الگو‌های لاگ
  • 33. تحلیل رفتاری برای تهدیدهای درون سازمانی
  • 34. شناسایی حرکت جانبی در لاگ‌ها
  • 35. شناسایی ارتباطات فرمان و کنترل
  • 36. شناسایی انحراف در لاگ‌های ترافیک شبکه
  • 37. فورنسیک لاگ‌های سیستم فایل
  • 38. تحلیل عمیق لاگ‌های رویدادهای ویندوز
  • 39. تحلیل عمیق لاگ‌های syslog و audit لینوکس
  • 40. لاگ‌های اورکستراسیون کانتینر (Kubernetes, Docker)
  • 41. لاگ‌های سرویس‌های ابری (AWS CloudTrail, Azure Monitor)
  • 42. لاگ‌های عملکرد سرورهای بدون سرور
  • 43. لاگ‌های دستگاه‌های موبایل و تله‌متری
  • 44. الگو‌های تهدید در لاگ‌های IoT
  • 45. تحلیل لاگ‌های API Gateway
  • 46. لاگ‌های فایروال وب اپلیکیشن
  • 47. لاگ‌های مانیتورینگ فعالیت پایگاه‌داده
  • 48. داشبوردهای SIEM
  • 49. تکنیک‌های تجسم داده برای لاگ‌ها
  • 50. قوانین هشداردهنده سفارشی با یادگیری ماشین
  • 51. استقرار مدل‌های یادگیری در محیط تولید
  • 52. کانتینریزه کردن مدل‌های تحلیل لاگ
  • 53. مانیتورینگ مدل و شناسایی تغییر رفتار
  • 54. ادغام مداوم درپایپ‌های تحلیل لاگ
  • 55. آزمایش و اعتبارسنجی مدل‌های شناسایی لاگ
  • 56. آزمایش A/B استراتژی‌های شناسایی
  • 57. توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 58. استفاده از SHAP و LIME برای اهمیت ویژگی‌ها
  • 59. ایجاد حسابرسی انطباق با استفاده از لاگ‌های هوش مصنوعی
  • 60. سیاست‌های حفظ داده GDPR, CCPA در تحلیل لاگ
  • 61. پلی‌بوک‌های پاسخ به حادثه با هوش مصنوعی
  • 62. خودکارسازی اولویت‌بندی لاگ‌های مشکوک
  • 63. ادغام با فریم‌ورک‌های شکار تهدید
  • 64. مطالعه مورد: شناسایی ransomware در لاگ‌های سیستم
  • 65. مطالعه مورد: شناسایی تلاش‌های credential dumping
  • 66. مطالعه مورد: آنالیز لاگ‌های حمله DDoS
  • 67. مطالعه مورد: شناسایی سوءاستفاده از درون سازمان
  • 68. مطالعه مورد: تحلیل لاگ‌های سوءاستفاده از حساب‌های ابری
  • 69. آزمایش عملی: راه‌اندازی ELK با پلاگین‌های یادگیری ماشین
  • 70. آزمایش عملی: ساخت تجزیه‌کننده لاگ با Python
  • 71. آزمایش عملی: آموزش یک مدل انحراف‌یاب بر روی لاگ‌های واقعی
  • 72. آزمایش عملی: هشداردهی زنده با پردازش جریان
  • 73. آزمایش عملی: تجسم الگو‌های مشکوک در Grafana
  • 74. آزمایش عملی: شبیه‌سازی حمله تزریق لاگ
  • 75. آزمایش عملی: ارزیابی عملکرد مدل با منحنی ROC
  • 76. آزمایش عملی: ادغام SIEM با مدل‌های شناسایی
  • 77. آزمایش عملی: استقرار مدل کانتینریزه شده در Kubernetes
  • 78. آزمایش عملی: خودکارسازی تولید گزارش از لاگ‌ها
  • 79. آزمایش عملی: یکپارچه‌سازی فیدهای اطلاعات تهدید
  • 80. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک درپایپ کامل تحلیل لاگ با هوش مصنوعی

📚 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.