اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی شناسایی بدافزارهای دسترسی از راه دور (RAT) در تلفن‌های همراه با استفاده از سامانه تشخیص نفوذ (IDS)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شناسایی بدافزارهای دسترسی از راه دور (RAT) در تلفن‌های همراه با استفاده از سامانه تشخیص نفوذ (IDS)

موضوع کلی: امنیت سایبری و شبکه‌های کامپیوتری

موضوع میانی: شناسایی و مقابله با بدافزارها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری تلفن همراه
• 2. مروری بر تهدیدات سایبری در دنیای امروز
• 3. آشنایی با بدافزارهای تلفن همراه
• 4. انواع بدافزارهای تلفن همراه
• 5. شناخت بدافزارهای دسترسی از راه دور (RAT)
• 6. معماری تلفن‌های همراه و نقاط آسیب‌پذیر
• 7. سیستم‌عامل‌های تلفن همراه (اندروید و iOS)
• 8. مکانیسم‌های امنیتی در سیستم‌عامل‌ها
• 9. شبکه‌های تلفن همراه و پروتکل‌های ارتباطی
• 10. امنیت در شبکه‌های وایرلس (Wi-Fi)
• 11. امنیت در شبکه‌های سلولی (3G, 4G, 5G)
• 12. مفهوم سامانه تشخیص نفوذ (IDS)
• 13. انواع سامانه تشخیص نفوذ (IDS)
• 14. IDS مبتنی بر امضا
• 15. IDS مبتنی بر ناهنجاری
• 16. معماری سامانه تشخیص نفوذ (IDS)
• 17. نصب و پیکربندی IDS
• 18. جمع‌آوری داده‌های ترافیک شبکه
• 19. تحلیل ترافیک شبکه
• 20. شناسایی الگوهای مشکوک
• 21. تکنیک‌های شناسایی بدافزار
• 22. شناسایی بدافزارهای RAT
• 23. ویژگی‌های بدافزارهای RAT
• 24. رفتارهای مخرب RAT ها
• 25. کانال‌های ارتباطی RAT ها
• 26. پروتکل‌های ارتباطی مورد استفاده RAT ها
• 27. رمزنگاری در ارتباطات RAT ها
• 28. شناسایی ترافیک غیرعادی
• 29. استفاده از ابزارهای تحلیل شبکه
• 30. ابزارهای تحلیل ترافیک (Wireshark)
• 31. فیلتر کردن ترافیک شبکه
• 32. جستجو در بسته‌های شبکه
• 33. شناسایی بسته‌های مخرب
• 34. تکنیک‌های تحلیل رفتار بدافزار
• 35. تشخیص فعالیت‌های غیرمجاز
• 36. مانیتورینگ فرآیندهای سیستمی
• 37. بررسی اتصالات شبکه
• 38. شناسایی دسترسی‌های غیرمجاز
• 39. بررسی فایل‌های سیستمی
• 40. تحلیل لاگ‌های سیستم
• 41. استفاده از امضاهای بدافزاری
• 42. توسعه امضاهای بدافزاری
• 43. به‌روزرسانی امضاهای بدافزاری
• 44. مقایسه ترافیک با امضاهای شناخته شده
• 45. تکنیک‌های یادگیری ماشین در شناسایی بدافزار
• 46. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 47. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
• 48. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 49. کاربرد یادگیری ماشین در IDS
• 50. آشنایی با سامانه SLIPS
• 51. معماری سامانه SLIPS
• 52. نصب و پیکربندی SLIPS
• 53. جمع‌آوری داده با SLIPS
• 54. تحلیل داده‌ها با SLIPS
• 55. شناسایی الگوها در SLIPS
• 56. قوانین و سیاست‌های SLIPS
• 57. تنظیم قوانین شناسایی
• 58. مدیریت هشدارهای SLIPS
• 59. تحلیل هشدارهای امنیتی
• 60. بررسی موارد مثبت کاذب (False Positives)
• 61. کاهش هشدارهای کاذب
• 62. پاسخ به رخدادهای امنیتی
• 63. مستندسازی رخدادهای امنیتی
• 64. گزارش‌دهی امنیتی
• 65. اقدامات اصلاحی پس از حمله
• 66. پیشگیری از حملات آتی
• 67. امنیت برنامه‌های کاربردی تلفن همراه
• 68. توسعه امن برنامه‌ها
• 69. تست امنیت برنامه‌ها
• 70. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
• 71. به‌روزرسانی منظم سیستم‌عامل و برنامه‌ها
• 72. استفاده از رمزهای عبور قوی
• 73. فعال‌سازی احراز هویت دو مرحله‌ای
• 74. احتیاط در دانلود برنامه‌ها
• 75. شناسایی لینک‌های مخرب
• 76. امنیت در استفاده از شبکه‌های عمومی
• 77. حفاظت از اطلاعات حساس
• 78. رمزنگاری اطلاعات در دستگاه
• 79. پشتیبان‌گیری منظم از داده‌ها
• 80. آشنایی با قوانین جرائم رایانه‌ای ایران
• 81. مسئولیت حقوقی در فضای سایبر
• 82. حفظ امنیت داده‌ها در سازمان‌ها
• 83. آموزش کارکنان در زمینه امنیت سایبری
• 84. اهمیت امنیت سایبری در کسب‌وکارها
• 85. آینده امنیت سایبری تلفن همراه
• 86. روندهای نوظهور در بدافزارها
• 87. تکنیک‌های جدید شناسایی
• 88. نقش هوش مصنوعی در امنیت سایبری
• 89. چالش‌های پیش رو در امنیت سایبری
• 90. همکاری‌های بین‌المللی در امنیت سایبری
• 91. امنیت سایبری در عصر اینترنت اشیاء (IoT)
• 92. اهمیت امنیت سایبری برای کاربران عادی
• 93. راهکارهای عملی برای افزایش امنیت
• 94. جمع‌بندی و توصیه‌های نهایی