دوره تأمین امنیت برنامه‌های هوش مصنوعی با Microsoft Defender for Cloud همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تأمین امنیت برنامه‌های هوش مصنوعی با Microsoft Defender for Cloud

موضوع کلی: امنیت سایبری و حفاظت از داده‌ها

موضوع میانی: امنیت برنامه‌های کاربردی و خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در عصر هوش مصنوعی
• 2. مبانی امنیت برنامه‌های کاربردی
• 3. معماری امن برنامه‌های کاربردی
• 4. اصول طراحی امن برنامه‌های کاربردی
• 5. مدیریت هویت و دسترسی در برنامه‌های کاربردی
• 6. احراز هویت چندعاملی (MFA)
• 7. مجوزدهی در سطح برنامه
• 8. امنیت APIها و رابط‌های برنامه‌نویسی
• 9. مدیریت کلیدها و گواهینامه‌ها
• 10. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون
• 11. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال
• 12. امنیت پایگاه داده‌ها
• 13. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها در برنامه‌های کاربردی
• 14. اسکن آسیب‌پذیری برنامه‌های کاربردی
• 15. تست نفوذ برنامه‌های کاربردی
• 16. امنیت کد و بررسی کد منبع
• 17. اصول توسعه امن (DevSecOps)
• 18. امنیت محیط‌های توسعه
• 19. امنیت فرایند ساخت و استقرار (CI/CD)
• 20. مدیریت پیکربندی امن
• 21. امنیت خدمات ابری (Cloud Security)
• 22. مدل مسئولیت مشترک در امنیت ابری
• 23. امنیت زیرساخت به عنوان سرویس (IaaS)
• 24. امنیت پلتفرم به عنوان سرویس (PaaS)
• 25. امنیت نرم‌افزار به عنوان سرویس (SaaS)
• 26. امنیت شبکه‌های ابری
• 27. دیوارهای آتش ابری و فایروال‌های نسل بعد
• 28. سیستم‌های تشخیص و جلوگیری از نفوذ (IDS/IPS) در ابر
• 29. مدیریت لاگ‌ها و نظارت امنیتی در ابر
• 30. امنیت ذخیره‌سازی ابری
• 31. امنیت پایگاه داده‌های ابری
• 32. مدیریت هویت و دسترسی در محیط‌های ابری
• 33. امنیت کانتینرها (Docker, Kubernetes)
• 34. امنیت برنامه‌های کاربردی کانتینری
• 35. امنیت معماری میکروسرویس
• 36. امنیت ارتباطات بین میکروسرویس‌ها
• 37. مدیریت امن API Gateway
• 38. امنیت توابع بدون سرور (Serverless)
• 39. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)
• 40. کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری
• 41. مبانی امنیت برنامه‌های هوش مصنوعی
• 42. چالش‌های امنیتی در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 43. آسیب‌پذیری‌های مدل‌های یادگیری ماشین
• 44. حملات متخاصم به مدل‌های هوش مصنوعی (Adversarial Attacks)
• 45. تکنیک‌های دفاع در برابر حملات متخاصم
• 46. امنیت داده‌های آموزشی هوش مصنوعی
• 47. حفاظت از حریم خصوصی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 48. امنیت در چرخه عمر توسعه هوش مصنوعی
• 49. Microsoft Defender for Cloud: معرفی و قابلیت‌ها
• 50. استفاده از Microsoft Defender for Cloud برای امنیت برنامه‌های کاربردی
• 51. استفاده از Microsoft Defender for Cloud برای امنیت خدمات ابری
• 52. پیکربندی Microsoft Defender for Cloud
• 53. نظارت امنیتی با Microsoft Defender for Cloud
• 54. مدیریت تهدیدات با Microsoft Defender for Cloud
• 55. پاسخ به حوادث امنیتی با Microsoft Defender for Cloud
• 56. امنیت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی با Microsoft Defender for Cloud
• 57. ارزیابی وضعیت امنیتی برنامه‌های هوش مصنوعی
• 58. شناسایی آسیب‌پذیری‌ها در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 59. محافظت از مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات
• 60. امنیت داده‌های حساس در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 61. مدیریت دسترسی به منابع هوش مصنوعی
• 62. پیاده‌سازی اصول Zero Trust در محیط‌های ابری
• 63. امنیت در معماری‌های ترکیبی (Hybrid Cloud)
• 64. مدیریت ریسک امنیتی در محیط‌های ابری
• 65. برنامه‌ریزی تداوم کسب‌وکار و بازیابی فاجعه در ابر
• 66. آموزش و آگاهی‌بخشی امنیتی برای تیم‌های توسعه
• 67. استانداردهای امنیتی مرتبط (مانند ISO 27001)
• 68. امنیت داده‌ها در چارچوب قوانین داخلی
• 69. حفاظت از داده‌های کاربران در برنامه‌های کاربردی
• 70. اصول حاکمیت داده‌ها (Data Governance)
• 71. مدیریت دوره عمر داده‌ها
• 72. امنیت ارتباطات امن (TLS/SSL)
• 73. پروتکل‌های امنیتی شبکه
• 74. امنیت DNS
• 75. مدیریت لاگ‌ها و تحلیل امنیتی
• 76. سیستم‌های مدیریت اطلاعات و رویدادهای امنیتی (SIEM)
• 77. هوش تهدیدات (Threat Intelligence)
• 78. تحلیل رفتار کاربران و موجودیت‌ها (UEBA)
• 79. مقاوم‌سازی سیستم‌ها (Hardening)
• 80. مدیریت وصله‌های امنیتی (Patch Management)
• 81. بازیابی و بازسازی امن سیستم‌ها
• 82. برنامه‌ریزی و تمرین واکنش به حوادث
• 83. درس آموخته‌ها از حوادث امنیتی
• 84. اصول جرم‌شناسی دیجیتال (Digital Forensics)
• 85. جمع‌آوری شواهد دیجیتال به صورت قانونی
• 86. تحلیل و تفسیر شواهد دیجیتال
• 87. امنیت داده‌ها در پلتفرم‌های ابری چندمستاجره
• 88. ملاحظات امنیتی برای برنامه‌های کاربردی سازمانی
• 89. امنیت در اینترنت اشیاء (IoT)
• 90. امنیت در اتوماسیون صنعتی (ICS/SCADA)
• 91. چالش‌های امنیتی در معماری‌های توزیع‌شده
• 92. راهکارهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 93. آینده امنیت سایبری و برنامه‌های هوش مصنوعی
• 94. جمع‌بندی و چشم‌انداز امنیت برنامه‌های کاربردی و هوش مصنوعی