اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی سایبرسکیوریتی و علم داده: تشخیص نفوذ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی سایبرسکیوریتی و علم داده: تشخیص نفوذ

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی سایبرسکیوریتی و علم داده: تشخیص نفوذ
• 2. مقدمه ای بر سایبرسکیوریتی و علم داده
• 3. مروری بر انواع تهدیدات سایبری
• 4. اصول امنیت اطلاعات: CIA Triad
• 5. آشنایی با مفاهیم پایه شبکه و پروتکل‌ها
• 6. آشنایی با سیستم عامل‌ها و آسیب‌پذیری‌ها
• 7. مبانی رمزنگاری و انواع الگوریتم‌ها
• 8. آشنایی با حملات رایج: تزریق SQL، XSS و ...
• 9. مقدمه ای بر علم داده و کاربردها
• 10. مبانی آمار و احتمالات برای علم داده
• 11. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 12. آشنایی با ابزارهای علم داده: Python و R
• 13. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای علم داده
• 14. کتابخانه‌های مهم Python برای علم داده (NumPy, Pandas)
• 15. کار با داده‌ها: جمع‌آوری، پاکسازی و آماده‌سازی
• 16. تجسم داده‌ها: Matplotlib و Seaborn
• 17. مفاهیم پایه یادگیری نظارت‌شده
• 18. مدل‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
• 19. مدل‌های طبقه‌بندی: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 20. مدل‌های طبقه‌بندی: درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• 21. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، حساسیت، فراخوان
• 22. مفاهیم پایه یادگیری غیرنظارت‌شده
• 23. خوشه‌بندی: K-Means
• 24. کاهش ابعاد: PCA
• 25. مبانی تشخیص نفوذ: IDS و IPS
• 26. داده‌های تشخیص نفوذ: انواع لاگ‌ها و داده‌های شبکه
• 27. آشنایی با مجموعه‌داده‌های تشخیص نفوذ (KDD Cup, NSL-KDD)
• 28. پیش‌پردازش داده‌های تشخیص نفوذ
• 29. مهندسی ویژگی‌ها برای تشخیص نفوذ
• 30. انتخاب ویژگی‌ها برای تشخیص نفوذ
• 31. مدل‌سازی برای تشخیص نفوذ با استفاده از یادگیری نظارت‌شده
• 32. مدل‌سازی برای تشخیص نفوذ با استفاده از یادگیری غیرنظارت‌شده
• 33. ارزیابی مدل‌های تشخیص نفوذ
• 34. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 35. مفاهیم یادگیری عمیق
• 36. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
• 37. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNNs)
• 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 39. کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص نفوذ
• 40. بهینه‌سازی و تنظیم هایپرپارامترها
• 41. مفاهیم پیشرفته تشخیص نفوذ: تشخیص ناهنجاری
• 42. تشخیص ناهنجاری بر اساس سری‌های زمانی
• 43. تشخیص ناهنجاری با استفاده از روش‌های مبتنی بر فاصله
• 44. تشخیص ناهنجاری با استفاده از روش‌های مبتنی بر تراکم
• 45. تشخیص نفوذ مبتنی بر رفتار
• 46. شناسایی رفتار کاربران (UEBA)
• 47. مبانی امنیت endpoint
• 48. آشنایی با SIEM و SOAR
• 49. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها با SIEM
• 50. اتوماسیون پاسخ به رخدادها با SOAR
• 51. تکنیک‌های مقابله با حملات
• 52. امنیت وب اپلیکیشن‌ها
• 53. امنیت شبکه: فایروال‌ها و IDS/IPS
• 54. مبانی امنیت موبایل
• 55. آشنایی با ابزارهای تست نفوذ
• 56. آشنایی با آسیب‌پذیری‌های وب اپلیکیشن‌ها
• 57. تزریق SQL: شناسایی و مقابله
• 58. XSS: شناسایی و مقابله
• 59. CSRF: شناسایی و مقابله
• 60. امنیت API
• 61. مدیریت آسیب‌پذیری
• 62. آشنایی با OWASP
• 63. آشنایی با MITRE ATT&CK
• 64. فریمورک‌های امنیتی و استانداردها
• 65. مبانی قانونی و اخلاقی در سایبرسکیوریتی
• 66. حریم خصوصی داده‌ها و GDPR
• 67. مدیریت ریسک در سایبرسکیوریتی
• 68. اصول پاسخ به رخداد
• 69. تهدیدات پیشرفته: APT
• 70. آشنایی با ابزارهای تحلیل بدافزار
• 71. تحلیل ایستا و پویا بدافزار
• 72. فریب‌دهی (Deception) در سایبرسکیوریتی
• 73. امنیت اینترنت اشیا (IoT)
• 74. امنیت رایانش ابری
• 75. مقدمه ای بر تحلیل شبکه
• 76. پروتکل‌های امنیتی: TLS/SSL
• 77. رمزنگاری در شبکه‌های کامپیوتری
• 78. فیلترینگ ترافیک
• 79. شناسایی و مقابله با حملات DoS/DDoS
• 80. ارزیابی آسیب‌پذیری شبکه
• 81. شناسایی آسیب‌پذیری‌های شبکه با ابزارهای تخصصی
• 82. استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی نفوذ
• 83. یادگیری تقویتی در تشخیص نفوذ
• 84. یادگیری فدرال در سایبرسکیوریتی
• 85. امنیت بلاکچین
• 86. امنیت ارزهای دیجیتال
• 87. تشخیص تقلب
• 88. هوش تهدیدات
• 89. شاخص‌های IoC و IoA
• 90. به اشتراک‌گذاری تهدیدات
• 91. مطالعات موردی: حملات سایبری موفق
• 92. مطالعات موردی: سیستم‌های تشخیص نفوذ
• 93. آینده سایبرسکیوریتی و علم داده
• 94. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 95. مهارت‌های مورد نیاز برای متخصصین سایبرسکیوریتی
• 96. منابع و مراجع: کتب، مقالات، وبسایت‌ها
• 97. آموزش عملی: پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص نفوذ
• 98. آشنایی با فریمورک‌های تست نفوذ
• 99. تمرین و پروژه‌های عملی
• 100. چگونه در این حوزه متخصص شویم