اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی امنیت در هادسوپ و اسپارک: حفاظت از داده‌های کلان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره امنیت در هادسوپ و اسپارک: حفاظت از داده‌های کلان

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: Big Data Technologies (Hadoop, Spark)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر هادوپ و اسپارک
• 2. مبانی امنیت داده های کلان
• 3. چالش های امنیتی در اکوسیستم هادوپ
• 4. چالش های امنیتی در اکوسیستم اسپارک
• 5. اهمیت امنیت در هادوپ و اسپارک
• 6. چارچوب های امنیتی موجود
• 7. مروری بر Kerberos
• 8. احراز هویت در هادوپ با Kerberos
• 9. احراز هویت در اسپارک با Kerberos
• 10. پیکربندی Kerberos در هادوپ
• 11. پیکربندی Kerberos در اسپارک
• 12. مدیریت کلید Kerberos
• 13. پروتکل های رمزنگاری در هادوپ
• 14. رمزنگاری در حال انتقال (In-Transit)
• 15. رمزنگاری در حالت سکون (At-Rest)
• 16. رمزگذاری داده ها در HDFS
• 17. رمزگذاری داده ها در Spark
• 18. مدیریت کلید رمزنگاری
• 19. سیاست های دسترسی در هادوپ
• 20. ACL های هادوپ (Access Control Lists)
• 21. تنظیم ACL ها برای فایل ها و دایرکتوری ها
• 22. تنظیم ACL ها برای صف های YARN
• 23. تنظیم ACL ها برای اشیاء Spark
• 24. ابزارهای مدیریت دسترسی
• 25. سیاست های دسترسی در اسپارک
• 26. کنترل دسترسی در Spark Shell
• 27. کنترل دسترسی در برنامه های Spark
• 28. فیلتر کردن داده ها بر اساس نقش
• 29. امنیت شبکه در هادوپ
• 30. امنیت فایروال برای کلاستر هادوپ
• 31. ایزوله سازی شبکه برای اجزای هادوپ
• 32. شبکه بندی امن در اسپارک
• 33. امنیت API ها در هادوپ
• 34. امنیت API های اسپارک
• 35. احراز هویت API ها
• 36. مجوزدهی API ها
• 37. امنیت در مهاجرت به ابر
• 38. امنیت هادوپ در AWS
• 39. امنیت هادوپ در Azure
• 40. امنیت هادوپ در Google Cloud
• 41. امنیت اسپارک در AWS
• 42. امنیت اسپارک در Azure
• 43. امنیت اسپارک در Google Cloud
• 44. هماهنگ سازی امنیت بین محیط ها
• 45. امنیت داده های لاگ
• 46. مدیریت و حفاظت از لاگ ها
• 47. تجزیه و تحلیل لاگ ها برای فعالیت های مشکوک
• 48. سیاست های نگهداشت لاگ
• 49. امنیت در مرحله پاکسازی داده
• 50. حذف امن داده ها
• 51. رمزگذاری داده های حساس
• 52. ماسک کردن داده ها (Data Masking)
• 53. امنیت در ETL با هادوپ
• 54. امنیت در ETL با اسپارک
• 55. اعتبارسنجی داده ها در طول ETL
• 56. مستندسازی فرآیندهای امنیتی
• 57. رعایت مقررات و استانداردها
• 58. GDPR و هادوپ/اسپارک
• 59. CCPA و هادوپ/اسپارک
• 60. استانداردهای صنعتی امنیت داده
• 61. آموزش و آگاهی امنیتی
• 62. نقش کارکنان در امنیت داده
• 63. فرهنگ سازمانی امنیت محور
• 64. مدیریت ریسک امنیتی
• 65. ارزیابی آسیب پذیری ها
• 66. تست نفوذ
• 67. پاسخ به حوادث امنیتی
• 68. بازیابی پس از حادثه
• 69. پشتیبان گیری و بازیابی داده ها
• 70. سیاست های پشتیبان گیری
• 71. استراتژی های بازیابی
• 72. پیاده سازی مانیتورینگ امنیتی
• 73. ابزارهای مانیتورینگ امنیتی
• 74. هشدارهای امنیتی
• 75. تحلیل تهدیدات پیشرفته
• 76. امنیت در داده های جریانی (Streaming)
• 77. امنیت Kafka و Spark Streaming
• 78. امنیت Kinesis و Spark Streaming
• 79. پیکربندی امنیتی برای پردازش جریانی
• 80. امنیت در پردازش داده های لات (Batch)
• 81. امنیت Hive و Spark Batch
• 82. امنیت HBase و Spark Batch
• 83. پیکربندی امنیتی برای پردازش لات
• 84. امنیت در استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 85. امنیت داده ها در مدل های ML
• 86. امنیت در آموزش مدل ها
• 87. امنیت در استقرار مدل ها
• 88. مطالعات موردی امنیت در هادوپ
• 89. مطالعات موردی امنیت در اسپارک
• 90. بهترین شیوه ها برای امنیت هادوپ
• 91. بهترین شیوه ها برای امنیت اسپارک
• 92. آینده امنیت داده های کلان
• 93. روندهای نوظهور در امنیت هادوپ
• 94. روندهای نوظهور در امنیت اسپارک
• 95. جمع بندی و راهکارهای نهایی