کتاب مستر کلاس: کشف نیت‌های مخرب در قراردادهای هوشمند با مدل‌های زبان برنامه‌نویسی BERT
, ,

کتاب مستر کلاس: کشف نیت‌های مخرب در قراردادهای هوشمند با مدل‌های زبان برنامه‌نویسی BERT

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000015715 دسته: , , برچسب: , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مستر کلاس: کشف نیت‌های مخرب در قراردادهای هوشمند با مدل‌های زبان برنامه‌نویسی BERT

موضوع کلی: امنیت سایبری پیشرفته با هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل هوشمند قراردادهای هوشمند برای کشف نیت‌های مخرب

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هم‌گرایی امنیت سایبری و هوش مصنوعی
  • 2. بلاکچین چیست؟ مبانی و مفاهیم کلیدی
  • 3. قرارداد هوشمند (Smart Contract) چیست؟
  • 4. پلتفرم اتریوم و ماشین مجازی اتریوم (EVM)
  • 5. چرا امنیت قراردادهای هوشمند حیاتی است؟
  • 6. مروری بر حملات تاریخی معروف: The DAO و Parity Wallet
  • 7. محدودیت‌های تحلیل امنیتی سنتی (استاتیک و دینامیک)
  • 8. معرفی هوش مصنوعی به عنوان راهکاری نوین برای امنیت
  • 9. مدل‌های زبان برنامه‌نویسی (PLM) چیستند و چرا اهمیت دارند؟
  • 10. معرفی دوره و اهداف آن: از تئوری تا پیاده‌سازی
  • 11. تحلیل عنوان و چکیده مقاله الهام‌بخش دوره
  • 12. ابزارها و پیش‌نیازهای دوره: Solidity, Python, PyTorch/TensorFlow
  • 13. مبانی زبان برنامه‌نویسی Solidity
  • 14. ساختار یک قرارداد هوشمند: State Variables, Functions, Events
  • 15. انواع داده و متغیرها در Solidity
  • 16. توابع، اصلاح‌کننده‌ها (Modifiers) و رویدادها (Events)
  • 17. وراثت، اینترفیس‌ها و کتابخانه‌ها در Solidity
  • 18. استانداردهای توکن: ERC-20 و ERC-721
  • 19. آسیب‌پذیری کلاسیک اول: Reentrancy
  • 20. آسیب‌پذیری کلاسیک دوم: Integer Overflow/Underflow
  • 21. آسیب‌پذیری‌های مربوط به کنترل دسترسی (Access Control)
  • 22. آسیب‌پذیری‌های مرتبط با منطق کسب‌وکار (Business Logic)
  • 23. آسیب‌پذیری‌های زمانی: Timestamp Dependence و Block Number Dependence
  • 24. استفاده از ابزارهای تحلیل استاتیک: Slither و Mythril
  • 25. بررسی نمونه کدهای آسیب‌پذیر در دنیای واقعی
  • 26. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 27. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل کد منبع
  • 28. توکن‌سازی (Tokenization): تبدیل کد به دنباله‌ای از توکن‌ها
  • 29. مدل‌های Bag-of-Words و TF-IDF و محدودیت‌های آن‌ها
  • 30. مفهوم جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 31. معرفی مدل‌های Word2Vec و GloVe
  • 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های متوالی
  • 33. مشکل محوشدگی گرادیان و راه‌حل آن: شبکه‌های LSTM و GRU
  • 34. مدل‌های توالی-به-توالی (Sequence-to-Sequence)
  • 35. مکانیسم توجه (Attention Mechanism): انقلابی در NLP
  • 36. معماری ترنسفورمر (Transformer): رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder)
  • 37. توجه چندسر (Multi-Head Attention) چگونه کار می‌کند؟
  • 38. جاسازی موقعیتی (Positional Encoding) در ترنسفورمرها
  • 39. معرفی مدل BERT: یادگیری عمیق دوطرفه
  • 40. وظیفه پیش‌آموزش اول BERT: مدل زبان نقاب‌دار (Masked Language Model)
  • 41. وظیفه پیش‌آموزش دوم BERT: پیش‌بینی جمله بعدی (Next Sentence Prediction)
  • 42. تفاوت BERT با مدل‌های قبلی مانند GPT و ELMo
  • 43. چرا BERT برای تحلیل ساختار کد برنامه‌نویسی مناسب است؟
  • 44. معرفی مدل‌های زبان از پیش آموزش‌دیده برای کد: CodeBERT
  • 45. کاوش در معماری و وظایف پیش‌آموزش CodeBERT
  • 46. سایر مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای کد: CuBERT, GraphCodeBERT
  • 47. استفاده عملی از کتابخانه Hugging Face Transformers
  • 48. چالش‌های بازنمایی قرارداد هوشمند برای مدل‌های زبان
  • 49. تعریف «نیت» (Intent) در قرارداد هوشمند: فراتر از آسیب‌پذیری
  • 50. طبقه‌بندی نیت‌ها: مخرب، خوش‌خیم، مشکوک، و غیره
  • 51. جمع‌آوری و ساخت مجموعه داده (Dataset) از قراردادهای هوشمند
  • 52. برچسب‌گذاری داده‌ها: روش‌های دستی و خودکار
  • 53. پیش‌پردازش کد Solidity برای ورودی مدل
  • 54. استراتژی‌های توکن‌سازی کد: BPE و WordPiece برای Solidity
  • 55. مفهوم Fine-Tuning (تنظیم دقیق) مدل BERT برای وظیفه‌ای خاص
  • 56. طراحی وظیفه طبقه‌بندی (Classification Task) برای کشف نیت
  • 57. انتخاب لایه‌های خروجی مناسب برای طبقه‌بندی چندکلاسه
  • 58. انتخاب تابع زیان (Loss Function): Cross-Entropy
  • 59. انتخاب بهینه‌ساز (Optimizer): Adam و AdamW
  • 60. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 61. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش: ساخت DataLoader
  • 62. پیاده‌سازی گام به گام فرآیند آموزش با PyTorch/TensorFlow
  • 63. مدیریت حافظه (GPU Memory) در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 64. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting): Dropout و Regularization
  • 65. ارزیابی مدل در حین آموزش: مجموعه داده اعتبارسنجی (Validation Set)
  • 66. ذخیره و بارگذاری مدل آموزش‌دیده (Checkpointing)
  • 67. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score
  • 68. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) و تحلیل انواع خطاها
  • 69. منحنی ROC و سطح زیر نمودار (AUC)
  • 70. آزمایش مدل بر روی مجموعه داده آزمون (Test Set)
  • 71. تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری (XAI) در مدل‌های ترنسفورمر
  • 72. اهمیت درک تصمیمات مدل در حوزه امنیت سایبری
  • 73. استفاده از مکانیسم توجه برای تفسیر پیش‌بینی‌های مدل
  • 74. تکنیک‌های XAI: LIME و SHAP برای مدل‌های مبتنی بر کد
  • 75. تحلیل موارد اشتباه طبقه‌بندی شده توسط مدل
  • 76. مقایسه رویکرد مبتنی بر PLM با روش‌های تحلیل استاتیک سنتی
  • 77. یکپارچه‌سازی مدل در یک پایپ‌لاین تحلیل امنیتی خودکار
  • 78. استقرار (Deployment) مدل به عنوان یک سرویس API
  • 79. چالش‌های استقرار مدل در محیط واقعی: سرعت، مقیاس‌پذیری
  • 80. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید و یادگیری مداوم
  • 81. موضوع پیشرفته: تشخیص نیت در سطح تابع (Function-level Intent)
  • 82. موضوع پیشرفته: استفاده از گراف‌ها برای بازنمایی کد (GraphCodeBERT)
  • 83. موضوع پیشرفته: یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) برای کشف نیت و آسیب‌پذیری
  • 84. بررسی مدل‌های زبانی بزرگتر (LLMs) مانند GPT-4 برای امنیت کد
  • 85. کشف آسیب‌پذیری‌های روز صفر (Zero-Day) با هوش مصنوعی
  • 86. چالش داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data) و راه‌حل‌های آن
  • 87. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی برای امنیت
  • 88. پروژه نهایی: ساخت یک ابزار کشف نیت مخرب از ابتدا تا انتها
  • 89. جمع‌بندی دوره و مرور مفاهیم کلیدی
  • 90. مسیرهای یادگیری آینده در حوزه AI for Code Security

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مستر کلاس: کشف نیت‌های مخرب در قراردادهای هوشمند با مدل‌های زبان برنامه‌نویسی BERT”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا