دوره PMDetector: کشف پیشرفته دستکاری قیمت در DeFi با استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره PMDetector: کشف پیشرفته دستکاری قیمت در DeFi با استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

موضوع کلی: امنیت در امور مالی غیرمتمرکز (DeFi)

موضوع میانی: کشف و پیشگیری از حملات در DeFi

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معرفی امور مالی غیرمتمرکز (DeFi) و فلسفه آن
• 2. مفاهیم پایه بلاکچین: دفتر کل توزیع‌شده و اجماع
• 3. قراردادهای هوشمند: ماهیت، عملکرد و کاربردها
• 4. اکوسیستم DeFi: صرافی‌های غیرمتمرکز (DEX)، پروتکل‌های وام‌دهی
• 5. مفهوم نقدینگی و استخرهای نقدینگی در DeFi
• 6. اراکل‌ها (Oracles): نقش و اهمیت در اکوسیستم DeFi
• 7. معرفی به امنیت بلاکچین و DeFi
• 8. چالش‌های امنیتی ذاتی در طراحی پروتکل‌های DeFi
• 9. انواع آسیب‌پذیری‌های قراردادهای هوشمند
• 10. بررسی اجمالی حملات رایج در DeFi
• 11. دستکاری قیمت: تعاریف و انگیزه‌ها در فضای کریپتو
• 12. حملات پامپ و دامپ (Pump-and-Dump)
• 13. حملات فرانت‌رانینگ (Front-running) و ساندویچ (Sandwich Attacks)
• 14. نقش اراکل‌ها در تسهیل دستکاری قیمت
• 15. حمله دستکاری اراکل (Oracle Manipulation Attack)
• 16. وام‌های سریع (Flash Loans): مکانیزم و پتانسیل سوءاستفاده
• 17. حملات ترکیبی با استفاده از وام‌های سریع برای دستکاری قیمت
• 18. بررسی نمونه‌های واقعی حملات دستکاری قیمت در DeFi
• 19. پیامدهای اقتصادی و اعتباری دستکاری قیمت
• 20. شناسایی الگوهای رفتاری مرتبط با دستکاری قیمت
• 21. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 22. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) و نظارت‌نشده (Unsupervised Learning)
• 23. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression)
• 24. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection): رویکردها و کاربردها
• 25. مهندسی ویژگی (Feature Engineering): اصول و تکنیک‌ها
• 26. پردازش زبان طبیعی (NLP): مقدمه و کاربردها
• 27. نمایش متن (Text Representation): Bag-of-Words, TF-IDF
• 28. بردارهای کلمه (Word Embeddings): Word2Vec, GloVe
• 29. مدل‌های ترتیبی (Sequence Models): RNNs, LSTMs
• 30. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 31. تکامل مدل‌های زبانی: از N-gram تا ترانسفورمر
• 32. معماری ترانسفورمر (Transformer): Attention is All You Need
• 33. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در ترانسفورمرها
• 34. رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder) در ترانسفورمر
• 35. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models): BERT, GPT
• 36. مفهوم ریزتنظیم (Fine-tuning) مدل‌های LLM
• 37. مدل‌های تولیدی (Generative Models) در مقابل مدل‌های تمییزدهنده (Discriminative Models)
• 38. LLMها به عنوان ابزاری برای تحلیل و تشخیص الگو
• 39. محدودیت‌ها و چالش‌های استفاده از LLMs
• 40. مروری بر کاربردهای LLM در امنیت سایبری
• 41. منابع داده درون زنجیره‌ای (On-chain Data): کاوشگرهای بلاک
• 42. گره‌های بلاکچین (Blockchain Nodes): دسترسی مستقیم به داده‌ها
• 43. ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌های بلاکچین (The Graph, Dune Analytics)
• 44. استخراج اطلاعات تراکنش‌ها و رویدادهای قراردادهای هوشمند
• 45. داده‌های خارج زنجیره‌ای (Off-chain Data): قیمت‌ها، اخبار بازار
• 46. نرمال‌سازی و پاکسازی داده‌های بلاکچین
• 47. بازسازی وضعیت پروتکل‌های DeFi از داده‌های تاریخی
• 48. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌های حجیم بلاکچین
• 49. شناسایی قراردادها و توکن‌های مرتبط با حملات
• 50. آماده‌سازی دیتاست‌های آموزشی برای تشخیص حملات
• 51. تبدیل تراکنش‌های بلاکچین به توالی‌های متنی
• 52. استخراج ویژگی‌های تراکنش: فرستنده، گیرنده، مقدار، تابع فراخوانی
• 53. مهندسی ویژگی‌های مربوط به زمان: زمان‌بندی و توالی رویدادها
• 54. ویژگی‌های مالی: نوسانات قیمت، حجم معاملات غیرعادی
• 55. ویژگی‌های رفتاری: الگوهای تعامل آدرس‌ها
• 56. ساخت نمایش‌های گراف از تعاملات درون زنجیره‌ای
• 57. جاسازی (Embedding) ویژگی‌های عددی و طبقه‌ای برای LLM
• 58. نمایش‌های برداری (Vector Representations) از وضعیت پروتکل
• 59. ویژگی‌های مخصوص اراکل: ورودی‌ها و خروجی‌های غیرعادی
• 60. اهمیت انتخاب ویژگی‌های مناسب برای دقت تشخیص
• 61. معرفی معماری کلی PMDetector بر اساس مقاله الهام‌بخش
• 62. نقش LLM در تحلیل توالی تراکنش‌ها
• 63. طراحی ورودی LLM: قالب‌بندی توالی‌های تراکنش
• 64. استفاده از LLM برای استخراج ویژگی‌های معنایی از تراکنش‌ها
• 65. مدل‌های هیبریدی: ترکیب LLM با الگوریتم‌های ML سنتی
• 66. انتخاب مدل LLM مناسب برای وظیفه تشخیص
• 67. رویکرد Prompt Engineering در تشخیص ناهنجاری با LLM
• 68. طراحی لایه‌های طبقه‌بندی نهایی پس از LLM
• 69. پیاده‌سازی مکانیزم‌های توجه در PMDetector برای تمرکز بر الگوهای حمله
• 70. بهینه‌سازی معماری برای پردازش بلادرنگ
• 71. ساخت دیتاست‌های آموزشی و آزمایشی با لیبل‌گذاری دقیق
• 72. چالش لیبل‌گذاری داده‌ها در امنیت DeFi
• 73. استراتژی‌های مقابله با عدم توازن داده (Imbalanced Data)
• 74. فرآیند پیش‌آموزش و ریزتنظیم LLM برای وظیفه خاص PMDetector
• 75. انتخاب تابع زیان (Loss Function) مناسب برای تشخیص ناهنجاری
• 76. روش‌های بهینه‌سازی (Optimizers) و تنظیم هایپرپارامترها
• 77. معیارهای ارزیابی عملکرد: دقت، بازیابی، F1-Score، AUC-ROC
• 78. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 79. اعتبار‌سنجی متقابل (Cross-validation) و پایداری مدل
• 80. تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability): درک تصمیمات LLM
• 81. استقرار PMDetector در محیط عملیاتی
• 82. جمع‌آوری داده‌های بلادرنگ از بلاکچین
• 83. pipelines پردازش جریان داده (Streaming Data Processing)
• 84. مکانیزم‌های هشداردهنده (Alerting Mechanisms) برای حملات شناسایی شده
• 85. یکپارچه‌سازی با ابزارهای امنیتی DeFi و پروتکل‌ها
• 86. واکنش خودکار و نیمه‌خودکار به حملات
• 87. بررسی‌های پس از حمله (Post-mortem Analysis)
• 88. مقیاس‌پذیری و کارایی PMDetector
• 89. مدیریت و نگهداری مدل در طول زمان
• 90. نقش هوش انسانی در کنار PMDetector
• 91. حملات خصمانه (Adversarial Attacks) علیه مدل‌های LLM در DeFi
• 92. تشخیص حملات ناشناخته (Zero-day Attacks) با LLM
• 93. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای اشتراک‌گذاری تهدیدات
• 94. استفاده از LLM برای کشف آسیب‌پذیری در قراردادهای هوشمند
• 95. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از AI/LLM در DeFi
• 96. چشم‌انداز نظارتی و قانونی برای امنیت AI-powered در DeFi
• 97. محدودیت‌های فعلی PMDetector و LLM در تشخیص حملات پیچیده
• 98. تحقیق و توسعه آینده در تشخیص دستکاری قیمت با AI/LLM
• 99. نقش Web3 و متاورس در شکل‌دهی به آینده امنیت DeFi
• 100. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی