اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی اصول DevSecOps برای تأمین امنیت پروژه‌های یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول DevSecOps برای تأمین امنیت پروژه‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: امنیت سایبری و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار ایمن و عملیات یکپارچه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در توسعه نرم‌افزار
• 2. اصول مهندسی نرم‌افزار ایمن
• 3. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار (SDLC)
• 4. مفهوم DevSecOps و اهمیت آن
• 5. تفاوت DevSecOps و DevOps
• 6. ادغام امنیت در مراحل اولیه توسعه
• 7. امنیت در مرحله طراحی نرم‌افزار
• 8. مدیریت ریسک در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 9. اصول کدنویسی ایمن
• 10. استانداردهای کدنویسی امن (OWASP)
• 11. شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌های کد
• 12. تست امنیت در چرخه توسعه
• 13. تست نفوذ در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 14. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 15. امنیت زنجیره تأمین نرم‌افزار
• 16. مفهوم MLSecOps و چالش‌های آن
• 17. تفاوت DevSecOps و MLSecOps
• 18. امنیت در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 19. اصول توسعه مدل‌های یادگیری ماشین ایمن
• 20. امنیت داده‌ها در پروژه‌های ML
• 21. حریم خصوصی در مدل‌های ML
• 22. شناسایی و مقابله با حملات به مدل‌های ML
• 23. حملات مسموم‌سازی داده‌ها (Data Poisoning)
• 24. حملات استخراج مدل (Model Extraction)
• 25. حملات وارونگی (Inversion Attacks)
• 26. حملات اریب‌سازی (Adversarial Attacks)
• 27. روش‌های دفاع در برابر حملات اریب‌سازی
• 28. تست امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
• 29. ارزیابی امنیت مدل‌های ML
• 30. اعتمادپذیری و تفسیرپذیری مدل‌های ML
• 31. امنیت پلتفرم‌های ML (مانند TensorFlow, PyTorch)
• 32. مدیریت دسترسی در محیط‌های ML
• 33. امنیت پردازش داده‌ها در ML
• 34. حفاظت از مدل‌های ML در زمان اجرا
• 35. نظارت امنیتی بر سیستم‌های ML
• 36. مدیریت حوادث امنیتی در ML
• 37. اصول مهندسی نرم‌افزار در ایران
• 38. قوانین و مقررات امنیت سایبری در ایران
• 39. استانداردهای توسعه نرم‌افزار در ایران
• 40. چارچوب‌های امنیتی ملی
• 41. نقش رگولاتورها در امنیت سایبری
• 42. حفاظت از زیرساخت‌های حیاتی
• 43. امنیت اطلاعات در سازمان‌ها
• 44. مدیریت ریسک امنیت اطلاعات
• 45. استاندارد ISO 27001
• 46. پیاده‌سازی ISO 27001 در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 47. امنیت ابری (Cloud Security)
• 48. امنیت در محیط‌های چند ابری (Multi-cloud)
• 49. امنیت APIها
• 50. اصول طراحی APIهای ایمن
• 51. تست امنیت APIها
• 52. امنیت در کانتینرها (Docker, Kubernetes)
• 53. اصول امن‌سازی کانتینرها
• 54. امنیت در معماری میکروسرویس
• 55. اصول طراحی میکروسرویس‌های ایمن
• 56. مدیریت لاگ‌ها و مانیتورینگ امنیتی
• 57. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها
• 58. ابزارهای SIEM
• 59. امنیت در CI/CD Pipeline
• 60. ادغام تست‌های امنیتی در CI/CD
• 61. اتوماسیون امنیت در CI/CD
• 62. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
• 63. فرآیند مدیریت آسیب‌پذیری
• 64. شناسایی، ارزیابی و رفع آسیب‌پذیری‌ها
• 65. آموزش و فرهنگ‌سازی امنیت
• 66. اهمیت آموزش کارکنان
• 67. ایجاد فرهنگ امنیتی در سازمان
• 68. مقابله با تهدیدات داخلی
• 69. امنیت شبکه‌های سازمانی
• 70. فایروال‌ها و سیستم‌های تشخیص نفوذ
• 71. امنیت نقاط پایانی (Endpoint Security)
• 72. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 73. احراز هویت چند عاملی (MFA)
• 74. رمزنگاری در توسعه نرم‌افزار
• 75. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و انتقال
• 76. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
• 77. امنیت در توسعه بازی‌های رایانه‌ای
• 78. اصول امن‌سازی بازی‌های آنلاین
• 79. حفاظت از داده‌های کاربران در بازی‌ها
• 80. مهندسی نرم‌افزار مبتنی بر عامل (Agent-based Software Engineering)
• 81. امنیت در سیستم‌های توزیع‌شده
• 82. اصول توسعه سیستم‌های توزیع‌شده ایمن
• 83. امنیت در اینترنت اشیاء (IoT)
• 84. چالش‌های امنیتی در دستگاه‌های IoT
• 85. حفاظت از داده‌ها در اکوسیستم IoT
• 86. امنیت در بلاکچین و قراردادهای هوشمند
• 87. اصول توسعه قراردادهای هوشمند ایمن
• 88. حفاظت از دارایی‌های دیجیتال
• 89. امنیت در توسعه نرم‌افزارهای مالی
• 90. رعایت مقررات بانک مرکزی در توسعه نرم‌افزار
• 91. مقاوم‌سازی نرم‌افزار در برابر مهندسی معکوس
• 92. تکنیک‌های مبهم‌سازی کد
• 93. حفاظت از مالکیت معنوی در نرم‌افزار
• 94. مدیریت حوادث سایبری
• 95. طرح واکنش به حوادث سایبری
• 96. تمرینات شبیه‌سازی حوادث
• 97. قوانین حفاظت از داده‌ها (مانند GDPR)
• 98. تطابق با مقررات حریم خصوصی در ایران
• 99. امنیت داده‌های حساس
• 100. روش‌های امن‌سازی پایگاه‌های داده