فلش‌کارت‌های آموزشی شکارچی تهدید هوشمند: اتوماسیون تولید فرضیه حملات با برنامه‌ریزی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شکارچی تهدید هوشمند: اتوماسیون تولید فرضیه حملات با برنامه‌ریزی پیشرفته

موضوع کلی: دفاع سایبری فعال و هوشمند

موضوع میانی: شکار هوشمند تهدیدات سایبری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دفاع سایبری فعال: فراتر از واکنش
• 2. پارادایم شکار تهدید (Threat Hunting): تعریف، اهداف و ضرورت
• 3. تفاوت شکار تهدید با مرکز عملیات امنیت (SOC) و مدیریت رخداد
• 4. مدل بلوغ شکار تهدید (Threat Hunting Maturity Model)
• 5. چالش‌های شکار تهدید دستی: خستگی تحلیل‌گر، سوگیری شناختی و مقیاس‌پذیری
• 6. مفهوم فرضیه در شکار تهدید (Hypothesis-Driven Hunting)
• 7. آشنایی با چارچوب MITRE ATT&CK: تاکتیک‌ها و تکنیک‌ها
• 8. زنجیره کشتار سایبری (Cyber Kill Chain) و ارتباط آن با شکار تهدید
• 9. نقش هوش تهدیدات سایبری (CTI) در تولید فرضیه
• 10. معرفی دوره: شکارچی تهدید هوشمند و چارچوب APThreatHunter
• 11. مبانی هوش مصنوعی و کاربرد آن در امنیت سایبری
• 12. مقدمه‌ای بر مفهوم برنامه‌ریزی خودکار (Automated Planning)
• 13. تاریخچه و انواع سیستم‌های برنامه‌ریزی هوش مصنوعی
• 14. چرا برنامه‌ریزی خودکار برای شکار تهدید مناسب است؟
• 15. معماری کلی چارچوب APThreatHunter
• 16. مولفه اول: پایگاه دانش (Knowledge Base)
• 17. مولفه دوم: مولد فرضیه (Hypothesis Generator)
• 18. مولفه سوم: اعتبارسنج فرضیه (Hypothesis Validator)
• 19. مولفه چهارم: ماژول بازخورد (Feedback Loop)
• 20. مدل‌سازی دانش دشمن: TTPs به عنوان اقدامات (Actions)
• 21. مدل‌سازی محیط دفاعی: دارایی‌ها، آسیب‌پذیری‌ها و توپولوژی شبکه
• 22. استانداردهای نمایش هوش تهدیدات: STIX و TAXII
• 23. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) برای نمایش روابط امنیتی
• 24. آشنایی عمیق با چارچوب MITRE ATT&CK Enterprise
• 25. استخراج دانش ساختاریافته از گزارش‌های هوش تهدیدات غیرساختاریافته
• 26. زبان تعریف دامنه برنامه‌ریزی (PDDL): مقدمه و مفاهیم پایه
• 27. ساختار یک فایل دامنه (Domain File) در PDDL
• 28. تعریف انواع (Types) و محمولات (Predicates) در PDDL
• 29. تعریف اقدامات (Actions): پیش‌شرط‌ها (Preconditions) و اثرات (Effects)
• 30. ساختار یک فایل مسئله (Problem File) در PDDL
• 31. تعریف اشیاء (Objects) و حالت اولیه (Initial State)
• 32. تعریف هدف (Goal) در مسائل برنامه‌ریزی
• 33. ترجمه تکنیک‌های MITRE ATT&CK به اقدامات PDDL
• 34. مثال عملی: مدل‌سازی تکنیک "Phishing" در PDDL
• 35. مثال عملی: مدل‌سازی تکنیک "Pass the Hash" در PDDL
• 36. مدل‌سازی حالت اولیه شبکه سازمان در فایل مسئله PDDL
• 37. تعیین اهداف محتمل مهاجم به عنوان Goal در PDDL
• 38. معرفی ابزارها و موتورهای برنامه‌ریزی (Planners)
• 39. نحوه اجرای یک موتور برنامه‌ریزی با فایل‌های دامنه و مسئله
• 40. تحلیل خروجی موتور برنامه‌ریزی: طرح حمله به عنوان فرضیه
• 41. تولید چندین فرضیه حمله با تغییر اهداف
• 42. مفهوم هزینه (Cost) در اقدامات و یافتن محتمل‌ترین مسیر حمله
• 43. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای غنی‌سازی پایگاه دانش
• 44. یکپارچه‌سازی با اسکنرهای آسیب‌پذیری برای به‌روزرسانی حالت اولیه
• 45. از فرضیه انتزاعی تا جستجوی انضمامی: ترجمه طرح حمله
• 46. نگاشت اقدامات PDDL به کوئری‌های قابل اجرا
• 47. طراحی الگوهای کوئری برای SIEM (Splunk, ELK Stack)
• 48. طراحی الگوهای کوئری برای پلتفرم‌های EDR (Endpoint Detection and Response)
• 49. منابع داده ضروری برای شکار تهدید: لاگ‌های سیستم‌عامل
• 50. منابع داده ضروری: لاگ‌های شبکه و ترافیک (NetFlow, PCAP)
• 51. منابع داده ضروری: داده‌های EDR و Sysmon
• 52. اجرای خودکار کوئری‌ها و جمع‌آوری شواهد
• 53. مفهوم شواهد پشتیبان (Supporting Evidence) برای یک فرضیه
• 54. وزن‌دهی به شواهد و محاسبه امتیاز اطمینان فرضیه
• 55. اعتبارسنجی خودکار: آیا فرضیه در دنیای واقعی رخ داده است؟
• 56. مدیریت مثبت کاذب (False Positives) در فرضیه‌های تولید شده
• 57. مصورسازی طرح‌های حمله و زنجیره شواهد
• 58. ایجاد داشبوردهای مدیریتی برای نتایج شکار تهدید
• 59. حلقه بازخورد: بهبود پایگاه دانش از نتایج اعتبارسنجی
• 60. یادگیری مدل‌های جدید حمله از رخدادهای تایید شده
• 61. به‌روزرسانی خودکار هزینه‌ اقدامات بر اساس نرخ موفقیت
• 62. مطالعه موردی اول: شبیه‌سازی و شکار یک حمله باج‌افزاری
• 63. فاز ۱: مدل‌سازی دامنه و مسئله برای حمله باج‌افزار
• 64. فاز ۲: تولید فرضیه‌های حمله توسط موتور برنامه‌ریزی
• 65. فاز ۳: ترجمه فرضیه‌ها به کوئری‌های SIEM و EDR
• 66. فاز ۴: اعتبارسنجی و کشف ردپای حمله
• 67. مطالعه موردی دوم: شکار یک تهدید پیشرفته و مستمر (APT)
• 68. فاز ۱: مدل‌سازی حرکات جانبی (Lateral Movement) در PDDL
• 69. فاز ۲: تولید فرضیه‌های پیچیده شامل چندین تکنیک
• 70. فاز ۳: شکار تکنیک‌های پنهان‌سازی و پایداری (Defense Evasion & Persistence)
• 71. فاز ۴: تحلیل نتایج و شناسایی گروه مهاجم
• 72. مقیاس‌پذیری چارچوب برای شبکه‌های بسیار بزرگ
• 73. برنامه‌ریزی سلسله مراتبی (Hierarchical Planning) برای حملات چند مرحله‌ای
• 74. مدیریت عدم قطعیت: برنامه‌ریزی احتمالی (Probabilistic Planning)
• 75. استفاده از یادگیری ماشین برای اولویت‌بندی فرضیه‌ها
• 76. ادغام APThreatHunter با پلتفرم‌های SOAR (Security Orchestration, Automation and Response)
• 77. توسعه دامنه PDDL برای پوشش تهدیدات ابری (Cloud Threats)
• 78. مدل‌سازی تکنیک‌های MITRE ATT&CK for Cloud
• 79. شکار تهدید در محیط‌های کانتینری و میکروسرویس
• 80. استفاده از چارچوب برای ارزیابی وضعیت امنیتی (Security Posture Assessment)
• 81. شبیه‌سازی حمله و دفاع: کاربرد در تیم آبی و تیم قرمز
• 82. تیم بنفش (Purple Teaming) خودکار با استفاده از APThreatHunter
• 83. چالش‌های پیاده‌سازی عملی چارچوب در یک سازمان
• 84. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در شکار تهدید خودکار
• 85. آینده شکار تهدید: ترکیب برنامه‌ریزی و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 86. مقابله با هوش مصنوعی مهاجم (Adversarial AI)
• 87. تولید خودکار اقدامات دفاعی (Defensive Playbooks)
• 88. مشارکت در جامعه متن‌باز: توسعه دامنه‌های PDDL برای امنیت
• 89. نصب و راه‌اندازی محیط آزمایشگاهی: موتور برنامه‌ریزی و شبیه‌ساز شبکه
• 90. کارگاه عملی ۱: نوشتن اولین دامنه PDDL امنیتی
• 91. کارگاه عملی ۲: مدل‌سازی یک شبکه ساده و اجرای Planner
• 92. کارگاه عملی ۳: یکپارچه‌سازی با ELK Stack برای اعتبارسنجی
• 93. کارگاه عملی ۴: توسعه یک ماژول مترجم کوئری ساده
• 94. جمع‌بندی دوره و مرور مفاهیم کلیدی
• 95. مسیر پیش رو: چگونه یک شکارچی تهدید هوشمند شویم؟
• 96. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سناریوی شکار تهدید کامل