سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Black Tuesday: چگونه با حملات Adversarial، بازار سهام را به سقوط کشاند؟ (تهدیدات و راهکارهای دفاعی)

کتاب Black Tuesday: چگونه با حملات Adversarial، بازار سهام را به سقوط کشاند؟ (تهدیدات و راهکارهای دفاعی)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب Black Tuesday: چگونه با حملات Adversarial، بازار سهام را به سقوط کشاند؟ (تهدیدات و راهکارهای دفاعی)

موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی در بازارهای مالی

موضوع میانی: حملات سایبری و آسیب پذیری مدل های پیش بینی سهام

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بازارهای مالی
  • 2. اهمیت مدل‌های پیش‌بینی در تصمیم‌گیری‌های مالی و سرمایه‌گذاری
  • 3. مروری بر ساختار بازارهای سهام، بورس اوراق بهادار و مفاهیم کلیدی
  • 4. مفاهیم اساسی تحلیل تکنیکال و فاندامنتال در بازار سهام
  • 5. انواع داده‌های مالی مورد استفاده در مدل‌های هوش مصنوعی (قیمت، حجم، اخبار)
  • 6. معرفی ابزارهای رایج هوش مصنوعی در تحلیل مالی (پایتون، تنسورفلو، PyTorch)
  • 7. چالش‌های خاص پیش‌بینی و مدل‌سازی در بازارهای مالی ناپایدار
  • 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی در مالی
  • 9. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و کاربرد آن در پیش‌بینی‌های مالی
  • 10. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی مالی: دقت، F1-Score، MSE
  • 11. نقش الگوریتم‌های معاملاتی خودکار و پرسرعت (HFT) در بازارهای مدرن
  • 12. مقدمه‌ای بر ریسک‌های سایبری و امنیتی در صنایع مالی
  • 13. تفاوت هوش مصنوعی و اتوماسیون در سیستم‌های مالی
  • 14. بررسی کاربردهای رایج یادگیری ماشین در پیش‌بینی روند سهام و پورتفولیو
  • 15. تنظیم و آماده‌سازی محیط کار برای پروژه‌های یادگیری ماشین در مالی
  • 16. معرفی حملات Adversarial: چیستی، چرایی و مکانیزم‌های اصلی
  • 17. ریشه‌های نظری و تاریخچه حملات Adversarial در هوش مصنوعی
  • 18. مفهوم فضای ورودی، فضای ویژگی و فضای تصمیم مدل
  • 19. انواع حملات Adversarial: حملات Evasion، Poisoning، Model Inversion، Model Extraction
  • 20. تفاوت حملات Adversarial با خطاهای معمول مدل و نویز داده
  • 21. حملات جعبه سفید (White-Box) در مقابل حملات جعبه سیاه (Black-Box)
  • 22. تکنیک‌های رایج تولید نمونه‌های Adversarial (FGSM، PGD، Carlini & Wagner)
  • 23. اثرات حملات Adversarial بر مدل‌های بینایی ماشین (به عنوان مقدمه)
  • 24. انتقال‌پذیری (Transferability) نمونه‌های Adversarial بین مدل‌های مختلف
  • 25. هدف از حملات Adversarial در سناریوهای مختلف (خرابکاری، فریب، جاسوسی)
  • 26. چالش‌های تولید حملات Adversarial در داده‌های سری زمانی و مالی
  • 27. پارامترهای مؤثر بر قدرت و موفقیت یک حمله Adversarial
  • 28. ارزیابی موفقیت حملات Adversarial از دیدگاه مهاجم
  • 29. حملات هدفمند (Targeted) در مقابل حملات غیرهدفمند (Untargeted)
  • 30. مروری بر حملات Adversarial در سیستم‌های توصیه‌گر و دسته‌بندی‌کننده
  • 31. مدل‌های پیش‌بینی سهام مبتنی بر رگرسیون خطی و لجستیک
  • 32. استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) در تحلیل و پیش‌بینی مالی
  • 33. مدل‌های شبکه عصبی بازگشتی (RNN)، LSTM و GRU برای داده‌های سری زمانی مالی
  • 34. مدل‌های GARCH و ARIMA برای پیش‌بینی نوسانات و قیمت‌های مالی
  • 35. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی در تحلیل سهام و اعتبار
  • 36. مفهوم "بیش‌برازش" (Overfitting) در مدل‌های مالی و ارتباط آن با آسیب‌پذیری
  • 37. شناسایی ویژگی‌های حیاتی (Critical Features) در داده‌های مالی
  • 38. آسیب‌پذیری مدل‌ها در برابر دستکاری داده‌های ورودی (Input Perturbations)
  • 39. چگونگی تأثیر تغییرات کوچک و نامحسوس در داده‌ها بر پیش‌بینی‌های مدل
  • 40. حملات مسمومیت داده (Data Poisoning) در بازارهای مالی: معرفی و نمونه‌ها
  • 41. حملات فریب (Evasion Attacks) بر مدل‌های زنده و عملیاتی
  • 42. اهمیت تمیزی، کیفیت و یکپارچگی داده‌ها در مدل‌های مالی مقاوم
  • 43. مقیاس‌پذیری و پتانسیل حملات Adversarial در بازارهای مالی بزرگ
  • 44. آسیب‌پذیری مدل‌ها در برابر تغییرات سریع و ناگهانی پارادایم بازار
  • 45. نقش پایداری مدل (Model Robustness) در برابر حملات هدفمند
  • 46. معرفی سناریوهای حمله احتمالی به مدل‌های معاملاتی خودکار و ربات‌ها
  • 47. بررسی تأثیر اخبار، رویدادها و احساسات بازار بر آسیب‌پذیری مدل‌ها
  • 48. چگونگی هدف قرار دادن "ویژگی‌های پنهان" (Latent Features) در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 49. مقایسه آسیب‌پذیری مدل‌های مختلف هوش مصنوعی در برابر حملات Adversarial
  • 50. آسیب‌پذیری APIهای مدل‌های پیش‌بینی مالی و نقاط دسترسی خارجی
  • 51. تحلیل مقاله "The Black Tuesday Attack": مروری عمیق بر رویکرد و نتایج
  • 52. اهداف نهایی حمله "سه‌شنبه سیاه": فروپاشی بازار یا دستکاری قیمت و حجم
  • 53. استراتژی تولید نمونه‌های Adversarial برای قیمت‌گذاری سهام و دستکاری روند
  • 54. طراحی توابع زیان (Loss Functions) اختصاصی برای حملات هدفمند مالی
  • 55. مهندسی ویژگی‌های Adversarial (Adversarial Feature Engineering) در داده‌های مالی
  • 56. انتخاب سهام هدف و زمان‌بندی بهینه حمله در بازار
  • 57. شبیه‌سازی حملات Adversarial بر روی بازارهای مالی مجازی و داده‌های تاریخی
  • 58. تأثیر حجم معاملات و نقدینگی بازار بر موفقیت یک حمله
  • 59. شناسایی نقاط ضعف خاص در معماری مدل‌های پیش‌بینی مورد استفاده در مقاله
  • 60. چالش‌های عملی و قانونی اجرای یک حمله "سه‌شنبه سیاه" در دنیای واقعی
  • 61. تحلیل رفتار بازار پس از یک حمله موفقیت‌آمیز Adversarial و پیامدها
  • 62. بررسی نقش معامله‌گران پرسرعت (High-Frequency Traders) در تقویت یا تضعیف حملات
  • 63. نمونه‌های عملی (تخیلی) از دستکاری بازار با روش‌های Adversarial
  • 64. مقایسه حملات Adversarial با حملات سنتی دستکاری بازار (مثل Pump and Dump)
  • 65. ارزیابی اقتصادی و مالی پیامدهای یک حمله Adversarial موفق
  • 66. تأثیر حملات بر اعتماد سرمایه‌گذاران، ثبات سیستم مالی و اقتصاد کلان
  • 67. ابزارهای نرم‌افزاری و چارچوب‌ها برای شبیه‌سازی حملات Adversarial در مالی
  • 68. بالانس بین دقت و پنهان‌کاری حمله: چگونه حمله مؤثر اما نامحسوس باشد
  • 69. سناریوهای ترکیبی: استفاده از چندین نوع حمله به صورت همزمان برای اثربخشی بیشتر
  • 70. مطالعه موردی: حملات Adversarial به یک مدل خاص (مثلاً یک شبکه LSTM برای پیش‌بینی قیمت)
  • 71. مقدمه‌ای بر دفاع سایبری و مکانیزم‌های مقاوم‌سازی در برابر حملات Adversarial
  • 72. افزایش پایداری و Robustness مدل از طریق Adversarial Training
  • 73. تکنیک‌های Regularization (مانند Dropout، L1/L2) برای مقاومت در برابر حملات
  • 74. استفاده از Ensemble Models و یادگیری جمعی برای افزایش Robustness
  • 75. روش‌های تشخیص نمونه‌های Adversarial: تکنیک‌های پیش‌پردازش داده (Pre-processing)
  • 76. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) و Outlier Detection در داده‌های مالی ورودی
  • 77. تکنیک‌های مبتنی بر "پروژکشن" (Projection) برای حذف نویز Adversarial
  • 78. استفاده از "تقطیر دانش" (Knowledge Distillation) برای مدل‌های مقاوم‌تر و کوچکتر
  • 79. نقش شفافیت و قابلیت تفسیر مدل (Model Interpretability) در شناسایی حملات
  • 80. Explainable AI (XAI) و کاربرد آن برای درک رفتار مدل در برابر دستکاری
  • 81. نظارت مستمر بر عملکرد مدل و تشخیص تغییرات ناگهانی و غیرعادی در خروجی
  • 82. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هشدار اولیه برای بازارهای مالی
  • 83. استراتژی‌های دفاعی در سطح داده (Data-level Defenses): فیلترینگ و تصحیح
  • 84. استراتژی‌های دفاعی در سطح مدل (Model-level Defenses): بازسازی و بهینه‌سازی
  • 85. دفاع‌های واکنشی و پیشگیرانه (Reactive vs. Proactive Defenses) در سیستم‌های مالی
  • 86. نقش بلاکچین و دفتر کل توزیع شده (DLT) در افزایش امنیت و یکپارچگی داده‌ها
  • 87. ارزیابی اثربخشی و محدودیت‌های روش‌های دفاعی مختلف
  • 88. چالش‌های پیاده‌سازی دفاع‌های Adversarial در سیستم‌های مالی زنده و با تأخیر کم
  • 89. چارچوب‌های امنیتی هوش مصنوعی (AI Security Frameworks) و استانداردها
  • 90. همکاری بین‌المللی و تبادل اطلاعات برای مقابله با تهدیدات Adversarial جهانی
  • 91. ملاحظات اخلاقی، حقوقی و نظارتی حملات Adversarial در مالی
  • 92. نقش قانون‌گذاران و نهادهای نظارتی (مانند SEC) در مقابله با این تهدیدات
  • 93. آینده حملات Adversarial و دفاع در بازارهای مالی: چشم‌انداز 5 تا 10 ساله
  • 94. هوش مصنوعی مهاجم (Adversarial AI) در مقابل هوش مصنوعی دفاعی
  • 95. کاربردهای هوش مصنوعی برای کشف و پیشگیری از حملات سایبری عام
  • 96. تهدیدات نوظهور: حملات Adversarial در معاملات کوانتومی و رایانش ابری
  • 97. فرصت‌های تحقیق و توسعه در زمینه امنیت هوش مصنوعی مالی و بلاکچین
  • 98. آمادگی سازمان‌ها و شرکت‌های مالی برای مقابله با "Black Tuesday" آینده
  • 99. درس‌های آموخته شده از تاریخ بازارهای مالی و حملات سایبری
  • 100. جمع‌بندی دوره، مرور مفاهیم کلیدی و چشم‌انداز شغلی در این حوزه

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.