دوره امنیت پیشرفته با LLM: تحلیل بدافزارهای باینری و ارتباط با آسیب‌پذیری‌های CVE همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب امنیت پیشرفته با LLM: تحلیل بدافزارهای باینری و ارتباط با آسیب‌پذیری‌های CVE

موضوع کلی: تحلیل بدافزار و آسیب‌پذیری

موضوع میانی: روش‌های نوین شناسایی و تحلیل بدافزار

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری و تحلیل بدافزار
• 2. آشنایی با انواع بدافزارها: ویروس‌ها، کرم‌ها، تروجان‌ها و باج‌افزارها
• 3. چرخه حیات یک آسیب‌پذیری: از کشف تا بهره‌برداری (CVE)
• 4. مبانی فایل‌های باینری: ساختار PE و ELF
• 5. مقدمه‌ای بر زبان اسمبلی (x86/x64) برای تحلیلگران
• 6. آشنایی با تحلیل ایستا (Static Analysis): مفاهیم و ابزارها
• 7. آشنایی با تحلیل پویا (Dynamic Analysis): مفاهیم و ابزارها
• 8. راه‌اندازی محیط آزمایشگاه: ماشین‌های مجازی و ابزارهای ضروری
• 9. معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و معماری ترنسفورمر
• 10. چرا LLMها برای تحلیل بدافزار و امنیت مناسب هستند؟
• 11. معرفی مقاله MalCVE: اهداف، نوآوری‌ها و ساختار کلی
• 12. بررسی اجمالی دوره: اهداف یادگیری و نقشه راه
• 13. تحلیل ایستا در عمل: استخراج رشته‌ها (Strings) و توابع وارداتی (Imports)
• 14. کار با ابزارهای Disassembler: IDA Pro و Ghidra
• 15. تحلیل هدر فایل‌های اجرایی برای شناسایی ناهنجاری‌ها
• 16. مبانی دیباگینگ (Debugging) با ابزارهایی مانند x64dbg
• 17. نظارت بر رفتار بدافزار: تحلیل شبکه با Wireshark
• 18. نظارت بر رفتار بدافزار: تحلیل فایل سیستم و رجیستری
• 19. مقدمه‌ای بر Sandboxing و استفاده از Cuckoo Sandbox
• 20. تکنیک‌های فرار از تحلیل: تشخیص ماشین مجازی و دیباگر
• 21. آشنایی با روش‌های پنهان‌سازی کد: Packing و Obfuscation
• 22. روش‌های Unpacking دستی و خودکار بدافزارها
• 23. مقدمه‌ای بر تحلیل حافظه (Memory Forensics) در شناسایی بدافزار
• 24. کار با ابزارهای تحلیل حافظه مانند Volatility
• 25. تحلیل بدافزارهای بدون فایل (Fileless Malware)
• 26. مبانی مدل‌های زبان بزرگ: توکنیزاسیون (Tokenization) و Embedding
• 27. درک مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در LLMها
• 28. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای وظایف امنیتی
• 29. تفاوت‌های Fine-Tuning و Prompt-Tuning در LLMها
• 30. استفاده از APIهای LLM (مانند OpenAI) برای تحلیل کد
• 31. راه‌اندازی و استفاده از LLMهای متن‌باز محلی (Local LLMs)
• 32. چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی استفاده از LLM در امنیت
• 33. چگونه LLMها کد اسمبلی و بایت‌کد را درک می‌کنند؟
• 34. آماده‌سازی داده‌های باینری برای ورودی LLM: رویکرد MalCVE
• 35. استخراج ویژگی از بدافزار: توالی آپ‌کدها (Opcode Sequences)
• 36. استخراج ویژگی از بدافزار: توالی فراخوانی APIها (API Call Sequences)
• 37. استخراج ویژگی از بدافزار: فراخوانی‌های سیستمی (System Calls)
• 38. ایجاد مجموعه داده (Dataset) از نمونه‌های مخرب و سالم
• 39. پردازش و توکنیزاسیون کدهای Disassemble شده برای LLM
• 40. مفهوم طبقه‌بندی بدافزار با استفاده از LLM
• 41. Fine-Tuning یک مدل زبان برای تشخیص بدافزار (Malware Detection)
• 42. معماری مدل MalCVE برای بخش تشخیص بدافزار
• 43. آموزش مدل: تابع زیان (Loss Function) و بهینه‌سازها (Optimizers)
• 44. ارزیابی عملکرد مدل: معیارهای دقت، صحت و F1-Score
• 45. تفسیرپذیری (Explainability) مدل‌های LLM در تشخیص بدافزار
• 46. مقابله با بدافزارهای Obfuscate شده با رویکرد LLM
• 47. مقایسه روش MalCVE با روش‌های سنتی مبتنی بر امضا و یادگیری ماشین
• 48. پیاده‌سازی یک پایپ‌لاین تشخیص بدافزار با مدل آموزش‌دیده
• 49. تحلیل در سطح تابع (Function-Level Analysis) با LLM
• 50. شناسایی توابع مخرب درون یک فایل باینری
• 51. مقدمه‌ای بر پایگاه داده CVE و ساختار آن
• 52. چالش‌های ارتباط دادن یک بدافزار به یک آسیب‌پذیری خاص
• 53. استفاده از LLM برای پردازش زبان طبیعی (NLP) در توضیحات CVE
• 54. استخراج اطلاعات فنی کلیدی از گزارش‌های CVE
• 55. رویکرد MalCVE برای ارتباط‌دهی با CVE: تطبیق معنایی (Semantic Matching)
• 56. ایجاد "اثر انگشت رفتاری" بدافزار از طریق تحلیل کد
• 57. ایجاد "اثر انگشت فنی" آسیب‌پذیری از توضیحات CVE
• 58. استفاده از Vector Embeddings برای نمایش بدافزار و CVE
• 59. محاسبه شباهت معنایی با استفاده از شباهت کسینوسی (Cosine Similarity)
• 60. Fine-Tuning یک مدل زبان برای وظیفه ارتباط‌دهی بدافزار و CVE
• 61. معماری مدل MalCVE برای بخش ارتباط‌دهی با CVE
• 62. ایجاد مجموعه داده برای آموزش مدل ارتباط‌دهی
• 63. ارزیابی مدل ارتباط‌دهی: معیارهای رتبه‌بندی و دقت
• 64. مطالعه موردی: ارتباط WannaCry با آسیب‌پذیری MS17-010 (EternalBlue)
• 65. مطالعه موردی: تحلیل یک بدافزار بهره‌بردار از Log4Shell
• 66. مطالعه موردی: تحلیل یک اکسپلویت روز-صفر (Zero-Day) با رویکرد MalCVE
• 67. خودکارسازی تولید اطلاعات تهدید (Threat Intelligence)
• 68. محدودیت‌ها و نقاط کور در ارتباط‌دهی خودکار بدافزار و CVE
• 69. بصری‌سازی ارتباطات بین خانواده‌های بدافزار و آسیب‌پذیری‌ها
• 70. یکپارچه‌سازی مدل‌های تشخیص و ارتباط‌دهی در یک سیستم واحد
• 71. تکنیک‌های پیشرفته: استفاده از مدل‌های چندوجهی (Multi-modal)
• 72. تحلیل بدافزارهای اندرویدی با استفاده از LLM
• 73. تحلیل اسکریپت‌های مخرب (PowerShell, Python) با LLM
• 74. تولید خودکار بدافزار توسط هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 75. روش‌های شناسایی بدافزارهای تولیدشده توسط AI
• 76. حملات تخاصمی (Adversarial Attacks) علیه مدل‌های امنیتی مبتنی بر LLM
• 77. روش‌های دفاع در برابر حملات تخاصمی به مدل‌های LLM
• 78. تولید خودکار گزارش تحلیل بدافزار با استفاده از LLM
• 79. خلاصه‌سازی و توضیح کدهای پیچیده و Obfuscate شده توسط LLM
• 80. کاربرد LLM در مهندسی معکوس و تحلیل پروتکل‌های شبکه
• 81. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای تحلیل‌های آنی (Real-time)
• 82. ادغام پایپ‌لاین MalCVE در فرآیندهای مرکز عملیات امنیت (SOC)
• 83. مقیاس‌پذیری سیستم: تحلیل حجم بالای بدافزارها
• 84. چالش‌های قانونی و حریم خصوصی در تحلیل خودکار بدافزار
• 85. آینده هوش مصنوعی در مهندسی معکوس و شکار تهدید (Threat Hunting)
• 86. پروژه نهایی: پیاده‌سازی کامل پایپ‌لاین MalCVE
• 87. جمع‌بندی دوره و مسیرهای یادگیری آینده