کتاب PMDetector: کشف پیشرفته دستکاری قیمت در DeFi با استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب PMDetector: کشف پیشرفته دستکاری قیمت در DeFi با استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

موضوع کلی: امنیت در امور مالی غیرمتمرکز (DeFi)

موضوع میانی: کشف و پیشگیری از حملات در DeFi

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. معرفی امور مالی غیرمتمرکز (DeFi) و فلسفه آن
• 2. مفاهیم پایه بلاکچین: دفتر کل توزیع‌شده و اجماع
• 3. قراردادهای هوشمند: ماهیت، عملکرد و کاربردها
• 4. اکوسیستم DeFi: صرافی‌های غیرمتمرکز (DEX)، پروتکل‌های وام‌دهی
• 5. مفهوم نقدینگی و استخرهای نقدینگی در DeFi
• 6. اراکل‌ها (Oracles): نقش و اهمیت در اکوسیستم DeFi
• 7. معرفی به امنیت بلاکچین و DeFi
• 8. چالش‌های امنیتی ذاتی در طراحی پروتکل‌های DeFi
• 9. انواع آسیب‌پذیری‌های قراردادهای هوشمند
• 10. بررسی اجمالی حملات رایج در DeFi
• 11. دستکاری قیمت: تعاریف و انگیزه‌ها در فضای کریپتو
• 12. حملات پامپ و دامپ (Pump-and-Dump)
• 13. حملات فرانت‌رانینگ (Front-running) و ساندویچ (Sandwich Attacks)
• 14. نقش اراکل‌ها در تسهیل دستکاری قیمت
• 15. حمله دستکاری اراکل (Oracle Manipulation Attack)
• 16. وام‌های سریع (Flash Loans): مکانیزم و پتانسیل سوءاستفاده
• 17. حملات ترکیبی با استفاده از وام‌های سریع برای دستکاری قیمت
• 18. بررسی نمونه‌های واقعی حملات دستکاری قیمت در DeFi
• 19. پیامدهای اقتصادی و اعتباری دستکاری قیمت
• 20. شناسایی الگوهای رفتاری مرتبط با دستکاری قیمت
• 21. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 22. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) و نظارت‌نشده (Unsupervised Learning)
• 23. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression)
• 24. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection): رویکردها و کاربردها
• 25. مهندسی ویژگی (Feature Engineering): اصول و تکنیک‌ها
• 26. پردازش زبان طبیعی (NLP): مقدمه و کاربردها
• 27. نمایش متن (Text Representation): Bag-of-Words, TF-IDF
• 28. بردارهای کلمه (Word Embeddings): Word2Vec, GloVe
• 29. مدل‌های ترتیبی (Sequence Models): RNNs, LSTMs
• 30. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 31. تکامل مدل‌های زبانی: از N-gram تا ترانسفورمر
• 32. معماری ترانسفورمر (Transformer): Attention is All You Need
• 33. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در ترانسفورمرها
• 34. رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder) در ترانسفورمر
• 35. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models): BERT, GPT
• 36. مفهوم ریزتنظیم (Fine-tuning) مدل‌های LLM
• 37. مدل‌های تولیدی (Generative Models) در مقابل مدل‌های تمییزدهنده (Discriminative Models)
• 38. LLMها به عنوان ابزاری برای تحلیل و تشخیص الگو
• 39. محدودیت‌ها و چالش‌های استفاده از LLMs
• 40. مروری بر کاربردهای LLM در امنیت سایبری
• 41. منابع داده درون زنجیره‌ای (On-chain Data): کاوشگرهای بلاک
• 42. گره‌های بلاکچین (Blockchain Nodes): دسترسی مستقیم به داده‌ها
• 43. ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌های بلاکچین (The Graph, Dune Analytics)
• 44. استخراج اطلاعات تراکنش‌ها و رویدادهای قراردادهای هوشمند
• 45. داده‌های خارج زنجیره‌ای (Off-chain Data): قیمت‌ها، اخبار بازار
• 46. نرمال‌سازی و پاکسازی داده‌های بلاکچین
• 47. بازسازی وضعیت پروتکل‌های DeFi از داده‌های تاریخی
• 48. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌های حجیم بلاکچین
• 49. شناسایی قراردادها و توکن‌های مرتبط با حملات
• 50. آماده‌سازی دیتاست‌های آموزشی برای تشخیص حملات
• 51. تبدیل تراکنش‌های بلاکچین به توالی‌های متنی
• 52. استخراج ویژگی‌های تراکنش: فرستنده، گیرنده، مقدار، تابع فراخوانی
• 53. مهندسی ویژگی‌های مربوط به زمان: زمان‌بندی و توالی رویدادها
• 54. ویژگی‌های مالی: نوسانات قیمت، حجم معاملات غیرعادی
• 55. ویژگی‌های رفتاری: الگوهای تعامل آدرس‌ها
• 56. ساخت نمایش‌های گراف از تعاملات درون زنجیره‌ای
• 57. جاسازی (Embedding) ویژگی‌های عددی و طبقه‌ای برای LLM
• 58. نمایش‌های برداری (Vector Representations) از وضعیت پروتکل
• 59. ویژگی‌های مخصوص اراکل: ورودی‌ها و خروجی‌های غیرعادی
• 60. اهمیت انتخاب ویژگی‌های مناسب برای دقت تشخیص
• 61. معرفی معماری کلی PMDetector بر اساس مقاله الهام‌بخش
• 62. نقش LLM در تحلیل توالی تراکنش‌ها
• 63. طراحی ورودی LLM: قالب‌بندی توالی‌های تراکنش
• 64. استفاده از LLM برای استخراج ویژگی‌های معنایی از تراکنش‌ها
• 65. مدل‌های هیبریدی: ترکیب LLM با الگوریتم‌های ML سنتی
• 66. انتخاب مدل LLM مناسب برای وظیفه تشخیص
• 67. رویکرد Prompt Engineering در تشخیص ناهنجاری با LLM
• 68. طراحی لایه‌های طبقه‌بندی نهایی پس از LLM
• 69. پیاده‌سازی مکانیزم‌های توجه در PMDetector برای تمرکز بر الگوهای حمله
• 70. بهینه‌سازی معماری برای پردازش بلادرنگ
• 71. ساخت دیتاست‌های آموزشی و آزمایشی با لیبل‌گذاری دقیق
• 72. چالش لیبل‌گذاری داده‌ها در امنیت DeFi
• 73. استراتژی‌های مقابله با عدم توازن داده (Imbalanced Data)
• 74. فرآیند پیش‌آموزش و ریزتنظیم LLM برای وظیفه خاص PMDetector
• 75. انتخاب تابع زیان (Loss Function) مناسب برای تشخیص ناهنجاری
• 76. روش‌های بهینه‌سازی (Optimizers) و تنظیم هایپرپارامترها
• 77. معیارهای ارزیابی عملکرد: دقت، بازیابی، F1-Score، AUC-ROC
• 78. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 79. اعتبار‌سنجی متقابل (Cross-validation) و پایداری مدل
• 80. تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability): درک تصمیمات LLM
• 81. استقرار PMDetector در محیط عملیاتی
• 82. جمع‌آوری داده‌های بلادرنگ از بلاکچین
• 83. pipelines پردازش جریان داده (Streaming Data Processing)
• 84. مکانیزم‌های هشداردهنده (Alerting Mechanisms) برای حملات شناسایی شده
• 85. یکپارچه‌سازی با ابزارهای امنیتی DeFi و پروتکل‌ها
• 86. واکنش خودکار و نیمه‌خودکار به حملات
• 87. بررسی‌های پس از حمله (Post-mortem Analysis)
• 88. مقیاس‌پذیری و کارایی PMDetector
• 89. مدیریت و نگهداری مدل در طول زمان
• 90. نقش هوش انسانی در کنار PMDetector
• 91. حملات خصمانه (Adversarial Attacks) علیه مدل‌های LLM در DeFi
• 92. تشخیص حملات ناشناخته (Zero-day Attacks) با LLM
• 93. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای اشتراک‌گذاری تهدیدات
• 94. استفاده از LLM برای کشف آسیب‌پذیری در قراردادهای هوشمند
• 95. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از AI/LLM در DeFi
• 96. چشم‌انداز نظارتی و قانونی برای امنیت AI-powered در DeFi
• 97. محدودیت‌های فعلی PMDetector و LLM در تشخیص حملات پیچیده
• 98. تحقیق و توسعه آینده در تشخیص دستکاری قیمت با AI/LLM
• 99. نقش Web3 و متاورس در شکل‌دهی به آینده امنیت DeFi
• 100. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
• برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
• اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs