دوره جامع تحلیل باینری شبکه‌های عصبی عمیق کامپایل شده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل باینری شبکه‌های عصبی عمیق کامپایل شده

موضوع کلی: مهندسی معکوس و امنیت نرم‌افزار

موضوع میانی: تحلیل و مهندسی معکوس کد کامپایل شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی معکوس نرم‌افزار
• 2. مبانی تحلیل باینری
• 3. معماری پردازنده‌ها و مجموعه دستورالعمل‌ها
• 4. مبانی زبان اسمبلی x86-64
• 5. کار با دیباگرها (GDB, WinDbg)
• 6. تکنیک‌های تحلیل استاتیک
• 7. روش‌های تحلیل دینامیک
• 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
• 9. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
• 10. فرآیند کامپایل و لینکینگ
• 11. ساختار فایل‌های اجرایی (ELF, PE)
• 12. تحلیل داده‌های ورودی و خروجی مدل‌ها
• 13. استخراج مدل‌های یادگیری عمیق از باینری
• 14. روش‌های شناسایی لایه‌های شبکه‌های عصبی
• 15. تحلیل پارامترهای وزن و بایاس
• 16. مهندسی معکوس توابع فعال‌سازی
• 17. شناسایی عملیات ریاضی در کد کامپایل شده
• 18. تحلیل عملیات ماتریسی و تنسور
• 19. تکنیک‌های بازسازی کد با سطح بالاتر
• 20. استفاده از ابزارهای مهندسی معکوس پیشرفته (IDA Pro, Ghidra)
• 21. شناسایی الگوهای کد متداول در شبکه‌های عصبی
• 22. مهندسی معکوس مدل‌های کانولوشنی (CNN)
• 23. مهندسی معکوس مدل‌های بازگشتی (RNN)
• 24. مهندسی معکوس مدل‌های ترنسفورمر
• 25. تحلیل و مهندسی معکوس بخش‌های پیش‌پردازش داده
• 26. مهندسی معکوس بخش‌های پس‌پردازش نتایج
• 27. تکنیک‌های خودکارسازی تحلیل باینری
• 28. استفاده از اسکریپت‌نویسی برای تحلیل (Python)
• 29. شناسایی و تحلیل کدهای مبهم‌سازی شده (Obfuscated Code)
• 30. تکنیک‌های مقابله با مهندسی معکوس (Anti-Reversing)
• 31. تحلیل مکانیزم‌های حفاظتی نرم‌افزار
• 32. مهندسی معکوس برنامه‌های نوشته شده با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 33. تحلیل باینری مدل‌های TensorFlow کامپایل شده
• 34. تحلیل باینری مدل‌های PyTorch کامپایل شده
• 35. تحلیل باینری مدل‌های Keras کامپایل شده
• 36. شناسایی و استخراج مدل‌های یادگیری تقویتی
• 37. مهندسی معکوس مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 38. مهندسی معکوس مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 39. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تشخیص تصویر
• 40. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تشخیص اشیاء
• 41. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تولید متن
• 42. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های ترجمه ماشینی
• 43. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های خلاصه‌سازی متن
• 44. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تشخیص احساسات
• 45. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 46. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تولید تصویر
• 47. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تولید صدا
• 48. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تشخیص گفتار
• 49. شناسایی و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری عمیق سفارشی
• 50. مهندسی معکوس شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 51. تحلیل اتصالات و روابط در GNNها
• 52. مهندسی معکوس مدل‌های تولیدی (Generative Models)
• 53. تحلیل و مهندسی معکوس شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 54. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
• 55. مهندسی معکوس مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 56. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 57. مهندسی معکوس مدل‌های خوشه‌بندی
• 58. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های کاهش ابعاد
• 59. مهندسی معکوس مدل‌های تشخیص تقلب
• 60. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های پیش‌بینی رفتاری
• 61. مهندسی معکوس مدل‌های توصیه گر
• 62. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های پردازش سیگنال
• 63. مهندسی معکوس مدل‌های پردازش تصویر پزشکی
• 64. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تشخیص بیماری
• 65. مهندسی معکوس مدل‌های پیش‌بینی نتایج درمانی
• 66. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های مدل‌سازی بیولوژیکی
• 67. مهندسی معکوس مدل‌های کاربردهای صنعتی هوش مصنوعی
• 68. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های کاربردهای مالی هوش مصنوعی
• 69. مهندسی معکوس مدل‌های کاربردهای امنیتی هوش مصنوعی
• 70. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های کاربردهای رباتیک هوش مصنوعی
• 71. مهندسی معکوس مدل‌های کاربردهای خودروهای خودران
• 72. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 73. مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 74. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
• 75. مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 76. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری چندوجهی (Multi-modal Learning)
• 77. مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری عمیق روی دستگاه‌های محدود
• 78. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های بهینه‌سازی شده برای سخت‌افزار خاص
• 79. مهندسی معکوس مدل‌های اجرای مدل‌های یادگیری عمیق روی میکروکنترلرها
• 80. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های اجرای مدل‌های یادگیری عمیق روی FPGA
• 81. مهندسی معکوس مدل‌های اجرای مدل‌های یادگیری عمیق روی GPUهای موبایل
• 82. چالش‌ها و محدودیت‌های مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری عمیق
• 83. مسائل اخلاقی و حقوقی در مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری عمیق
• 84. کاربرد مهندسی معکوس در کشف آسیب‌پذیری‌های مدل‌های هوش مصنوعی
• 85. تحلیل و مهندسی معکوس حملات adversarial به مدل‌های یادگیری عمیق
• 86. توسعه تکنیک‌های دفاع در برابر حملات adversarial
• 87. مهندسی معکوس برای درک بهتر نحوه عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
• 88. مطالعات موردی در مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری عمیق
• 89. آینده مهندسی معکوس در حوزه هوش مصنوعی
• 90. نقش مهندسی معکوس در تضمین امنیت و قابلیت اطمینان مدل‌های هوش مصنوعی
• 91. تدوین چارچوب‌های قانونی برای مهندسی معکوس مدل‌های هوش مصنوعی
• 92. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری عمیق
• 93. جمع‌بندی و مسیرهای پیش رو در مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری عمیق