کتاب امنیت پیشرفته با LLM: تحلیل بدافزارهای باینری و ارتباط با آسیب‌پذیری‌های CVE
, ,

کتاب امنیت پیشرفته با LLM: تحلیل بدافزارهای باینری و ارتباط با آسیب‌پذیری‌های CVE

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000010998 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 امنیت پیشرفته با LLM: تحلیل بدافزارهای باینری و ارتباط با آسیب‌پذیری‌های CVE

موضوع کلی: تحلیل بدافزار و آسیب‌پذیری

موضوع میانی: روش‌های نوین شناسایی و تحلیل بدافزار

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری و تحلیل بدافزار
  • 2. آشنایی با انواع بدافزارها: ویروس‌ها، کرم‌ها، تروجان‌ها و باج‌افزارها
  • 3. چرخه حیات یک آسیب‌پذیری: از کشف تا بهره‌برداری (CVE)
  • 4. مبانی فایل‌های باینری: ساختار PE و ELF
  • 5. مقدمه‌ای بر زبان اسمبلی (x86/x64) برای تحلیلگران
  • 6. آشنایی با تحلیل ایستا (Static Analysis): مفاهیم و ابزارها
  • 7. آشنایی با تحلیل پویا (Dynamic Analysis): مفاهیم و ابزارها
  • 8. راه‌اندازی محیط آزمایشگاه: ماشین‌های مجازی و ابزارهای ضروری
  • 9. معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و معماری ترنسفورمر
  • 10. چرا LLMها برای تحلیل بدافزار و امنیت مناسب هستند؟
  • 11. معرفی مقاله MalCVE: اهداف، نوآوری‌ها و ساختار کلی
  • 12. بررسی اجمالی دوره: اهداف یادگیری و نقشه راه
  • 13. تحلیل ایستا در عمل: استخراج رشته‌ها (Strings) و توابع وارداتی (Imports)
  • 14. کار با ابزارهای Disassembler: IDA Pro و Ghidra
  • 15. تحلیل هدر فایل‌های اجرایی برای شناسایی ناهنجاری‌ها
  • 16. مبانی دیباگینگ (Debugging) با ابزارهایی مانند x64dbg
  • 17. نظارت بر رفتار بدافزار: تحلیل شبکه با Wireshark
  • 18. نظارت بر رفتار بدافزار: تحلیل فایل سیستم و رجیستری
  • 19. مقدمه‌ای بر Sandboxing و استفاده از Cuckoo Sandbox
  • 20. تکنیک‌های فرار از تحلیل: تشخیص ماشین مجازی و دیباگر
  • 21. آشنایی با روش‌های پنهان‌سازی کد: Packing و Obfuscation
  • 22. روش‌های Unpacking دستی و خودکار بدافزارها
  • 23. مقدمه‌ای بر تحلیل حافظه (Memory Forensics) در شناسایی بدافزار
  • 24. کار با ابزارهای تحلیل حافظه مانند Volatility
  • 25. تحلیل بدافزارهای بدون فایل (Fileless Malware)
  • 26. مبانی مدل‌های زبان بزرگ: توکنیزاسیون (Tokenization) و Embedding
  • 27. درک مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در LLMها
  • 28. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای وظایف امنیتی
  • 29. تفاوت‌های Fine-Tuning و Prompt-Tuning در LLMها
  • 30. استفاده از APIهای LLM (مانند OpenAI) برای تحلیل کد
  • 31. راه‌اندازی و استفاده از LLMهای متن‌باز محلی (Local LLMs)
  • 32. چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی استفاده از LLM در امنیت
  • 33. چگونه LLMها کد اسمبلی و بایت‌کد را درک می‌کنند؟
  • 34. آماده‌سازی داده‌های باینری برای ورودی LLM: رویکرد MalCVE
  • 35. استخراج ویژگی از بدافزار: توالی آپ‌کدها (Opcode Sequences)
  • 36. استخراج ویژگی از بدافزار: توالی فراخوانی APIها (API Call Sequences)
  • 37. استخراج ویژگی از بدافزار: فراخوانی‌های سیستمی (System Calls)
  • 38. ایجاد مجموعه داده (Dataset) از نمونه‌های مخرب و سالم
  • 39. پردازش و توکنیزاسیون کدهای Disassemble شده برای LLM
  • 40. مفهوم طبقه‌بندی بدافزار با استفاده از LLM
  • 41. Fine-Tuning یک مدل زبان برای تشخیص بدافزار (Malware Detection)
  • 42. معماری مدل MalCVE برای بخش تشخیص بدافزار
  • 43. آموزش مدل: تابع زیان (Loss Function) و بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 44. ارزیابی عملکرد مدل: معیارهای دقت، صحت و F1-Score
  • 45. تفسیرپذیری (Explainability) مدل‌های LLM در تشخیص بدافزار
  • 46. مقابله با بدافزارهای Obfuscate شده با رویکرد LLM
  • 47. مقایسه روش MalCVE با روش‌های سنتی مبتنی بر امضا و یادگیری ماشین
  • 48. پیاده‌سازی یک پایپ‌لاین تشخیص بدافزار با مدل آموزش‌دیده
  • 49. تحلیل در سطح تابع (Function-Level Analysis) با LLM
  • 50. شناسایی توابع مخرب درون یک فایل باینری
  • 51. مقدمه‌ای بر پایگاه داده CVE و ساختار آن
  • 52. چالش‌های ارتباط دادن یک بدافزار به یک آسیب‌پذیری خاص
  • 53. استفاده از LLM برای پردازش زبان طبیعی (NLP) در توضیحات CVE
  • 54. استخراج اطلاعات فنی کلیدی از گزارش‌های CVE
  • 55. رویکرد MalCVE برای ارتباط‌دهی با CVE: تطبیق معنایی (Semantic Matching)
  • 56. ایجاد "اثر انگشت رفتاری" بدافزار از طریق تحلیل کد
  • 57. ایجاد "اثر انگشت فنی" آسیب‌پذیری از توضیحات CVE
  • 58. استفاده از Vector Embeddings برای نمایش بدافزار و CVE
  • 59. محاسبه شباهت معنایی با استفاده از شباهت کسینوسی (Cosine Similarity)
  • 60. Fine-Tuning یک مدل زبان برای وظیفه ارتباط‌دهی بدافزار و CVE
  • 61. معماری مدل MalCVE برای بخش ارتباط‌دهی با CVE
  • 62. ایجاد مجموعه داده برای آموزش مدل ارتباط‌دهی
  • 63. ارزیابی مدل ارتباط‌دهی: معیارهای رتبه‌بندی و دقت
  • 64. مطالعه موردی: ارتباط WannaCry با آسیب‌پذیری MS17-010 (EternalBlue)
  • 65. مطالعه موردی: تحلیل یک بدافزار بهره‌بردار از Log4Shell
  • 66. مطالعه موردی: تحلیل یک اکسپلویت روز-صفر (Zero-Day) با رویکرد MalCVE
  • 67. خودکارسازی تولید اطلاعات تهدید (Threat Intelligence)
  • 68. محدودیت‌ها و نقاط کور در ارتباط‌دهی خودکار بدافزار و CVE
  • 69. بصری‌سازی ارتباطات بین خانواده‌های بدافزار و آسیب‌پذیری‌ها
  • 70. یکپارچه‌سازی مدل‌های تشخیص و ارتباط‌دهی در یک سیستم واحد
  • 71. تکنیک‌های پیشرفته: استفاده از مدل‌های چندوجهی (Multi-modal)
  • 72. تحلیل بدافزارهای اندرویدی با استفاده از LLM
  • 73. تحلیل اسکریپت‌های مخرب (PowerShell, Python) با LLM
  • 74. تولید خودکار بدافزار توسط هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 75. روش‌های شناسایی بدافزارهای تولیدشده توسط AI
  • 76. حملات تخاصمی (Adversarial Attacks) علیه مدل‌های امنیتی مبتنی بر LLM
  • 77. روش‌های دفاع در برابر حملات تخاصمی به مدل‌های LLM
  • 78. تولید خودکار گزارش تحلیل بدافزار با استفاده از LLM
  • 79. خلاصه‌سازی و توضیح کدهای پیچیده و Obfuscate شده توسط LLM
  • 80. کاربرد LLM در مهندسی معکوس و تحلیل پروتکل‌های شبکه
  • 81. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای تحلیل‌های آنی (Real-time)
  • 82. ادغام پایپ‌لاین MalCVE در فرآیندهای مرکز عملیات امنیت (SOC)
  • 83. مقیاس‌پذیری سیستم: تحلیل حجم بالای بدافزارها
  • 84. چالش‌های قانونی و حریم خصوصی در تحلیل خودکار بدافزار
  • 85. آینده هوش مصنوعی در مهندسی معکوس و شکار تهدید (Threat Hunting)
  • 86. پروژه نهایی: پیاده‌سازی کامل پایپ‌لاین MalCVE
  • 87. جمع‌بندی دوره و مسیرهای یادگیری آینده

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب امنیت پیشرفته با LLM: تحلیل بدافزارهای باینری و ارتباط با آسیب‌پذیری‌های CVE”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا