فلش‌کارت‌های آموزشی یادگیری تقویتی چندعامله برای ارتقای امنیت و حریم خصوصی در توزیع محتوا

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ارتقای امنیت و حریم خصوصی در توزیع محتوا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع محتوا

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری تقویتی
• 2. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
• 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
• 4. فرایند یادگیری تقویتی
• 5. انواع یادگیری تقویتی
• 6. یادگیری تقویتی با مدل
• 7. یادگیری تقویتی بدون مدل
• 8. یادگیری تقویتی آفلاین
• 9. یادگیری تقویتی آنلاین
• 10. توابع ارزش
• 11. تابع ارزش حالت
• 12. تابع ارزش عمل-حالت
• 13. معادلات بلمن
• 14. معادله بلمن برای تابع ارزش حالت
• 15. معادله بلمن برای تابع ارزش عمل-حالت
• 16. الگوریتم های یادگیری تقویتی
• 17. برنامه نویسی پویا
• 18. قضیه مقدار-مقدار
• 19. قضیه سیاست-مقدار
• 20. گرادیان سیاست
• 21. الگوریتم های مبتنی بر مقدار
• 22. Q-learning
• 23. SARSA
• 24. الگوریتم های مبتنی بر سیاست
• 25. REINFORCE
• 26. Actor-Critic
• 27. یادگیری تقویتی عمیق
• 28. شبکه های عصبی عمیق
• 29. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 30. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 31. Deep Q-Networks (DQN)
• 32. Double DQN
• 33. Dueling DQN
• 34. Prioritized Experience Replay
• 35. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• 36. PPO (Proximal Policy Optimization)
• 37. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
• 38. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 39. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
• 40. چالش های MARL
• 41. عدم ایستایی محیط
• 42. مقیاس پذیری
• 43. هماهنگی عامل ها
• 44. رقابت عامل ها
• 45. عدم قطعیت
• 46. انواع MARL
• 47. هماهنگ کننده مرکزی (Centralized Training)
• 48. تکامل مرکزی (Centralized Execution)
• 49. هماهنگ کننده مرکزی، تکامل غیرمتمرکز (Centralized Training, Decentralized Execution - CTDE)
• 50. تکامل مرکزی، هماهنگ کننده غیرمتمرکز (Decentralized Training, Centralized Execution)
• 51. تکامل غیرمتمرکز، هماهنگ کننده غیرمتمرکز (Decentralized Training, Decentralized Execution)
• 52. الگوریتم های MARL
• 53. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
• 54. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
• 55. QMIX
• 56. VDN (Value Decomposition Networks)
• 57. IQL (Independent Q-Learning)
• 58. Policy Shading
• 59. توزیع محتوا (Content Distribution)
• 60. مبانی توزیع محتوا
• 61. شبکه های تحویل محتوا (CDN)
• 62. معماری CDN
• 63. عملکرد CDN
• 64. مزایای CDN
• 65. چالش های CDN
• 66. امنیت در توزیع محتوا
• 67. انواع حملات امنیتی در توزیع محتوا
• 68. حملات انکار سرویس (DoS/DDoS)
• 69. حملات تزریق کد مخرب
• 70. حملات دسترسی غیرمجاز
• 71. حملات مرد میانی (Man-in-the-Middle)
• 72. حملات تضعیف اعتبار (Reputation Attacks)
• 73. روش های سنتی ارتقای امنیت در توزیع محتوا
• 74. فایروال ها
• 75. سیستم های تشخیص نفوذ (IDS)
• 76. سیستم های جلوگیری از نفوذ (IPS)
• 77. رمزنگاری
• 78. احراز هویت
• 79. مجوزدهی
• 80. حریم خصوصی در توزیع محتوا
• 81. مفاهیم حریم خصوصی
• 82. انواع داده های حساس در توزیع محتوا
• 83. نقض حریم خصوصی
• 84. روش های سنتی ارتقای حریم خصوصی در توزیع محتوا
• 85. ناشناس سازی داده ها (Data Anonymization)
• 86. رمزنگاری داده ها
• 87. کنترل دسترسی
• 88. قوانین و مقررات حریم خصوصی (مانند GDPR)
• 89. کاربرد MARL برای ارتقای امنیت توزیع محتوا
• 90. مدل سازی حملات به عنوان محیط MARL
• 91. طراحی عامل های مهاجم و مدافع
• 92. یادگیری سیاست های دفاعی توسط عامل های مدافع
• 93. یادگیری سیاست های حمله توسط عامل های مهاجم (برای شبیه سازی)
• 94. بهبود تشخیص حملات DoS/DDoS با MARL
• 95. تشخیص الگوهای ترافیکی مشکوک
• 96. تخصیص منابع به صورت پویا برای مقابله با حملات
• 97. تقویت مقاومت در برابر حملات تزریق کد
• 98. مدیریت دسترسی هوشمند با MARL
• 99. مقابله با حملات مرد میانی با MARL
• 100. بهبود سیستم های تشخیص و جلوگیری از نفوذ با MARL