دوره امنیت سیستم‌های توکار با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره امنیت سیستم‌های توکار با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: کامپیوترهای تک‌برد و سیستم‌های توکار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سیستم‌های توکار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر سیستم های توکار
• 2. مقدمه ای بر امنیت سیستم های توکار
• 3. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
• 4. کاربرد یادگیری ماشین در امنیت
• 5. انواع سیستم های توکار
• 6. معماری سیستم های توکار
• 7. ملاحظات امنیتی در طراحی سیستم های توکار
• 8. تهدیدات امنیتی رایج در سیستم های توکار
• 9. حملات منع سرویس (DoS)
• 10. حملات تزریق کد
• 11. حملات بازنویسی حافظه
• 12. حملات کانال جانبی
• 13. حملات مهندسی اجتماعی
• 14. حملات بر پایه سخت افزار
• 15. حملات بر پایه نرم افزار
• 16. مبانی امنیت سایبری
• 17. اصول رمزنگاری
• 18. رمزنگاری متقارن
• 19. رمزنگاری نامتقارن
• 20. توابع هش
• 21. امضای دیجیتال
• 22. گواهی های دیجیتال
• 23. مدیریت کلید
• 24. مبانی شبکه های کامپیوتری
• 25. مدل OSI
• 26. پروتکل های شبکه
• 27. فایروال ها
• 28. سیستم های تشخیص نفوذ (IDS)
• 29. سیستم های جلوگیری از نفوذ (IPS)
• 30. مقدمه ای بر هوش مصنوعی
• 31. مفاهیم یادگیری ماشین
• 32. یادگیری تحت نظارت
• 33. یادگیری بدون نظارت
• 34. یادگیری تقویتی
• 35. الگوریتم های یادگیری ماشین
• 36. رگرسیون خطی
• 37. رگرسیون لجستیک
• 38. درختان تصمیم
• 39. جنگل های تصادفی
• 40. ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
• 41. شبکه های عصبی مصنوعی
• 42. یادگیری عمیق
• 43. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 44. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 45. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری
• 46. تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه
• 47. تشخیص ناهنجاری در رفتار کاربر
• 48. تشخیص ناهنجاری در داده های حسگر
• 49. تشخیص ناهنجاری در لاگ سیستم
• 50. کاربرد یادگیری ماشین در شناسایی بدافزار
• 51. شناسایی بدافزارهای مبتنی بر امضا
• 52. شناسایی بدافزارهای مبتنی بر رفتار
• 53. تحلیل استاتیک کد
• 54. تحلیل دینامیک کد
• 55. کاربرد یادگیری ماشین در احراز هویت
• 56. احراز هویت بیومتریک
• 57. احراز هویت رفتاری
• 58. تشخیص چهره
• 59. تشخیص اثر انگشت
• 60. کاربرد یادگیری ماشین در کنترل دسترسی
• 61. مدل های کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 62. مدل های کنترل دسترسی مبتنی بر ویژگی (ABAC)
• 63. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 64. مدل های یادگیری ماشین برای کنترل دسترسی
• 65. کاربرد یادگیری ماشین در ایمنی سیستم های توکار
• 66. تشخیص خطاهای سیستم
• 67. پیش بینی خرابی سخت افزار
• 68. پایش سلامت سیستم
• 69. مدیریت ریسک در سیستم های توکار
• 70. روش های ارزیابی امنیت
• 71. آزمون نفوذ (Penetration Testing)
• 72. اسکن آسیب پذیری
• 73. مهندسی معکوس
• 74. مدل سازی تهدید
• 75. مطالعه موردی: امنیت سیستم های توکار صنعتی (ICS)
• 76. مطالعه موردی: امنیت سیستم های پزشکی توکار
• 77. مطالعه موردی: امنیت سیستم های خودرویی توکار
• 78. مطالعه موردی: امنیت دستگاه های اینترنت اشیا (IoT)
• 79. چالش های یادگیری ماشین در سیستم های توکار
• 80. محدودیت های منابع محاسباتی
• 81. محدودیت های داده
• 82. مصرف انرژی
• 83. زمان پاسخگویی
• 84. قابلیت اطمینان
• 85. قابل تفسیر بودن مدل ها
• 86. مدل های قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
• 87. امنیت مدل های یادگیری ماشین
• 88. حملات خصمانه به مدل های یادگیری ماشین
• 89. روش های دفاع در برابر حملات خصمانه
• 90. حریم خصوصی در یادگیری ماشین
• 91. حفظ حریم خصوصی با تفاضل (Differential Privacy)
• 92. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 93. ملاحظات اخلاقی در استفاده از یادگیری ماشین
• 94. مسئولیت پذیری
• 95. شفافیت
• 96. عدالت
• 97. آینده امنیت سیستم های توکار با یادگیری ماشین
• 98. روندهای تحقیقاتی
• 99. فناوری های نوظهور
• 100. نتیجه گیری