دوره یادگیری عمیق در مهندسی معکوس نرم‌افزار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری عمیق در مهندسی معکوس نرم‌افزار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و کاربردهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی معکوس نرم‌افزار
• 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 4. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
• 5. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول اولیه
• 6. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 7. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 8. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 9. معماری‌های پیشرو (Feedforward Neural Networks)
• 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs): مبانی
• 11. کاربرد CNNs در پردازش تصویر
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): مبانی
• 13. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 14. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformers)
• 15. پردازش زبان طبیعی (NLP) با یادگیری عمیق
• 16. مقدمه‌ای بر مهندسی معکوس
• 17. نرم‌افزار و ساختار آن
• 18. کدهای اجرایی و فرمت فایل‌ها
• 19. تکنیک‌های تحلیل ایستا (Static Analysis)
• 20. تکنیک‌های تحلیل پویا (Dynamic Analysis)
• 21. اشکال‌زدایی (Debugging) نرم‌افزار
• 22. معماری‌های پردازنده‌ها و مجموعه دستورالعمل‌ها
• 23. زبان اسمبلی (Assembly Language)
• 24. ابزارهای مهندسی معکوس (مانند IDA Pro, Ghidra)
• 25. مفاهیم پایه یادگیری عمیق برای مهندسی معکوس
• 26. کاربرد CNNs در شناسایی الگوهای کد
• 27. شناسایی توابع و بلوک‌های کد با یادگیری عمیق
• 28. استخراج ویژگی از کدهای ماشین
• 29. مدل‌سازی جریان کنترل (Control Flow) با یادگیری عمیق
• 30. تشخیص بدافزار با استفاده از یادگیری عمیق
• 31. شناسایی آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری با یادگیری عمیق
• 32. مهندسی معکوس پروتکل‌های ارتباطی
• 33. تحلیل ترافیک شبکه با یادگیری عمیق
• 34. تشخیص نفوذ و بدافزار در شبکه
• 35. مهندسی معکوس سیستم‌های عامل
• 36. تحلیل درایورها و کرنل سیستم‌عامل
• 37. شناسایی روت‌کیت‌ها (Rootkits)
• 38. مهندسی معکوس برنامه‌های موبایل (اندروید)
• 39. مهندسی معکوس برنامه‌های موبایل (iOS)
• 40. تحلیل اپلیکیشن‌های وب با یادگیری عمیق
• 41. امنیت نرم‌افزار و نقاط ضعف رایج
• 42. روش‌های ضد مهندسی معکوس (Anti-Reverse Engineering)
• 43. روش‌های مقابله با ضد مهندسی معکوس
• 44. یادگیری عمیق در شناسایی Obfuscation
• 45. تحلیل کد مبهم شده (Obfuscated Code)
• 46. استخراج اطلاعات از کد مبهم شده
• 47. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص جعل (Spoofing)
• 48. شناسایی نرم‌افزارهای تقلبی
• 49. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در مهندسی معکوس
• 50. بهینه‌سازی فرآیندهای تحلیل
• 51. یادگیری عمیق برای تحلیل باینری
• 52. استخراج ساختار برنامه‌ها
• 53. تشخیص شباهت بین کدها
• 54. طبقه‌بندی انواع نرم‌افزار
• 55. تحلیل داده‌های لاگ (Log Data) با یادگیری عمیق
• 56. شناسایی رویدادهای مشکوک
• 57. پیش‌بینی رفتار نرم‌افزار
• 58. مدل‌سازی رفتاری با شبکه‌های عصبی
• 59. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل بایت‌کد
• 60. تحلیل بایت‌کد جاوا (Java Bytecode)
• 61. تحلیل بایت‌کد دات‌نت (.NET)
• 62. شناسایی کتابخانه‌ها و وابستگی‌ها
• 63. استخراج اطلاعات پیکربندی
• 64. تحلیل الگوهای کد تکراری
• 65. تشخیص کدهای مشابه در مجموعه‌های بزرگ
• 66. یادگیری عمیق برای تحلیل حافظه
• 67. تحلیل حافظه در زمان اجرا
• 68. شناسایی ساختارهای داده پیچیده
• 69. استخراج اطلاعات از حافظه رم
• 70. کاربرد یادگیری عمیق در تست نفوذ (Penetration Testing)
• 71. شناسایی نقاط ضعف امنیتی
• 72. خودکارسازی مراحل تست نفوذ
• 73. مهندسی معکوس زبان‌های برنامه‌نویسی خاص
• 74. تحلیل زبان‌های اسکریپت‌نویسی
• 75. تحلیل زبان‌های سطح پایین
• 76. شناسایی الگوریتم‌های رمزنگاری
• 77. استخراج کلیدهای رمزنگاری (با رعایت قوانین)
• 78. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های حسگر
• 79. تحلیل داده‌های IoT
• 80. شناسایی الگوهای ارتباطی دستگاه‌ها
• 81. مهندسی معکوس سیستم‌های نهفته (Embedded Systems)
• 82. تحلیل سفت‌افزار (Firmware)
• 83. شناسایی آسیب‌پذیری در سخت‌افزار
• 84. تکنیک‌های پردازش تصویر در مهندسی معکوس
• 85. تحلیل تصاویر صفحه نمایش
• 86. شناسایی الگوهای گرافیکی
• 87. یادگیری عمیق در تحلیل کد منبع (Source Code)
• 88. شناسایی خطاها در کد منبع
• 89. پیش‌بینی رفتار کد منبع
• 90. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های آموزشی
• 91. آموزش مدل‌ها بر روی داده‌های مهندسی معکوس
• 92. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 93. بهبود مدل‌های یادگیری عمیق
• 94. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 95. استفاده از تکنیک‌های Regularization
• 96. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در مهندسی معکوس
• 97. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش
• 98. افزایش تنوع داده‌ها
• 99. مهندسی معکوس در حوزه امنیت سایبری
• 100. نقش یادگیری عمیق در دفاع سایبری