اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی اصول کشف تهدیدات در سامانه‌های امنیتی: تمایز مثبت کاذب و مثبت واقعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول کشف تهدیدات در سامانه‌های امنیتی: تمایز مثبت کاذب و مثبت واقعی

موضوع کلی: امنیت سایبری و حفاظت از داده

موضوع میانی: تشخیص و مدیریت تهدیدات سایبری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری و اهمیت آن
• 2. مفاهیم اساسی در امنیت سایبری
• 3. شناخت انواع تهدیدات سایبری
• 4. معرفی مرکز عملیات امنیت (SOC)
• 5. نقش و وظایف SOC در سازمان
• 6. فرهنگ امنیت سایبری سازمانی
• 7. اصول اولیه کشف تهدید
• 8. مفهوم مثبت واقعی (True Positive)
• 9. مفهوم مثبت کاذب (False Positive)
• 10. اهمیت تمایز بین مثبت واقعی و کاذب
• 11. روش‌های جمع‌آوری لاگ و داده‌های امنیتی
• 12. انواع منابع داده برای تحلیل امنیتی
• 13. اهمیت داده‌های لاگ در کشف تهدید
• 14. ابزارهای مدیریت اطلاعات امنیتی و رویدادها (SIEM)
• 15. پیکربندی و بهینه‌سازی SIEM
• 16. مبانی تحلیل لاگ‌های شبکه
• 17. تحلیل لاگ‌های سرور و سیستم‌عامل
• 18. تحلیل لاگ‌های برنامه‌های کاربردی
• 19. مفاهیم اولیه بدافزارها و انواع آن‌ها
• 20. شناسایی بدافزارهای رایج
• 21. روش‌های انتشار بدافزارها
• 22. حملات فیشینگ و مهندسی اجتماعی
• 23. شناخت تکنیک‌های حملات فیشینگ
• 24. مقابله با حملات مهندسی اجتماعی
• 25. حملات انکار سرویس (DoS/DDoS)
• 26. مکانیزم‌های حمله DDoS
• 27. راهکارهای دفاع در برابر حملات DDoS
• 28. نفوذ به سیستم‌ها و دسترسی غیرمجاز
• 29. شناخت ابزارهای نفوذ و اسکن آسیب‌پذیری
• 30. روش‌های محافظت در برابر نفوذ
• 31. مفهوم آسیب‌پذیری و اکسپلویت
• 32. شناسایی آسیب‌پذیری‌ها در نرم‌افزارها
• 33. مدیریت وصله‌های امنیتی (Patch Management)
• 34. تحلیل ترافیک شبکه برای کشف تهدید
• 35. ابزارهای تحلیل ترافیک شبکه (NTA)
• 36. شناسایی الگوهای ترافیک مشکوک
• 37. مفهوم امضای دیجیتال و تشخیص امضا
• 38. ساخت و مدیریت امضاهای امنیتی
• 39. استفاده از امضاها برای تشخیص بدافزار
• 40. مفهوم تشخیص مبتنی بر رفتار (Behavioral Detection)
• 41. شناسایی رفتارهای غیرعادی سیستم‌ها
• 42. استفاده از یادگیری ماشین در تشخیص تهدید
• 43. معرفی الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین
• 44. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل لاگ
• 45. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل ترافیک
• 46. مفهوم شاخص‌های نفوذ (IoCs)
• 47. جمع‌آوری و مدیریت IoCs
• 48. استفاده از IoCs در ابزارهای امنیتی
• 49. فرآیندهای واکنش به حادثه امنیتی
• 50. مراحل اولیه واکنش به حادثه
• 51. مستندسازی حوادث امنیتی
• 52. ارزیابی و اولویت‌بندی حوادث
• 53. تکنیک‌های ایزوله‌سازی سیستم‌های آلوده
• 54. پاکسازی و بازیابی سیستم‌ها
• 55. تحلیل پس از حادثه (Post-Incident Analysis)
• 56. درس‌های آموخته شده از حوادث
• 57. اهمیت گزارش‌دهی حوادث
• 58. مفهوم تهدیدات داخلی (Insider Threats)
• 59. شناسایی و پیشگیری از تهدیدات داخلی
• 60. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 61. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 62. پیاده‌سازی احراز هویت چند عاملی (MFA)
• 63. امنیت پایانه‌ها (Endpoint Security)
• 64. نرم‌افزارهای ضدویروس و EDR
• 65. مراقبت از دستگاه‌های همراه (Mobile Security)
• 66. امنیت شبکه و فایروال‌ها
• 67. پیکربندی و مدیریت فایروال‌ها
• 68. مفهوم شبکه‌های خصوصی مجازی (VPN)
• 69. امنیت شبکه بی‌سیم (Wi-Fi Security)
• 70. امنیت ابری (Cloud Security)
• 71. ملاحظات امنیتی در محیط‌های ابری
• 72. امنیت داده‌ها و رمزنگاری
• 73. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
• 74. کشف و پاسخ در محیط‌های ابری
• 75. اصول اولیه حفاظت از اطلاعات
• 76. طبقه‌بندی اطلاعات و سطوح دسترسی
• 77. روش‌های حفاظت از اطلاعات حساس
• 78. آموزش و آگاهی‌بخشی کارکنان
• 79. ایجاد فرهنگ امنیت در سازمان
• 80. اهمیت ارزیابی دوره‌ای امنیت
• 81. تست نفوذ و ارزیابی آسیب‌پذیری
• 82. مدیریت ریسک امنیتی
• 83. برنامه‌ریزی تداوم کسب‌وکار (BCP)
• 84. بازیابی فاجعه (Disaster Recovery)
• 85. استانداردهای امنیت سایبری (ISO 27001)
• 86. مفاهیم اولیه جرم‌شناسی دیجیتال (Digital Forensics)
• 87. جمع‌آوری شواهد دیجیتال
• 88. حفظ یکپارچگی شواهد دیجیتال
• 89. گزارش‌دهی در جرم‌شناسی دیجیتال
• 90. قوانین و مقررات امنیت سایبری در ایران
• 91. چارچوب‌های قانونی حفاظت از داده
• 92. مسئولیت‌های قانونی در قبال حوادث
• 93. اخلاق حرفه‌ای در امنیت سایبری
• 94. چالش‌های آینده در امنیت سایبری
• 95. تکنیک‌های پیشرفته تشخیص نفوذ
• 96. هوش مصنوعی در امنیت سایبری
• 97. استفاده از تحلیل رفتاری پیشرفته
• 98. مدیریت آسیب‌پذیری در مقیاس بزرگ
• 99. توسعه رویکردهای پیشگیرانه
• 100. نقش SOC در سازمان‌های بزرگ