سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب FineSec: کشف کارآمد آسیب‌پذیری C/C++ با مدل‌های زبانی فشرده

کتاب FineSec: کشف کارآمد آسیب‌پذیری C/C++ با مدل‌های زبانی فشرده

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 FineSec: کشف کارآمد آسیب‌پذیری C/C++ با مدل‌های زبانی فشرده

موضوع کلی: هوش مصنوعی در امنیت سایبری

موضوع میانی: تشخیص خودکار آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در امنیت سایبری
  • 2. چالش‌های امنیت نرم‌افزار مدرن
  • 3. آشنایی با زبان‌های C و C++: قدرت و مخاطرات
  • 4. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار امن (Secure SDLC)
  • 5. تحلیل آسیب‌پذیری: رویکردهای سنتی و نوین
  • 6. مبانی یادگیری ماشین برای متخصصان امنیت
  • 7. پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست و چه ارتباطی با کد دارد؟
  • 8. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 9. چرا کد را می‌توان به عنوان یک زبان در نظر گرفت؟
  • 10. معرفی دوره FineSec: اهداف و نقشه راه
  • 11. آشنایی با مقاله الهام‌بخش: Distilling Lightweight Language Models
  • 12. مفهوم مدل‌های "فشرده" (Lightweight) و اهمیت آن در عمل
  • 13. مروری بر انواع آسیب‌پذیری‌های رایج در C/C++
  • 14. آسیب‌پذیری سرریز بافر (Buffer Overflow): تئوری و مثال
  • 15. آسیب‌پذیری استفاده پس از آزادسازی (Use-After-Free)
  • 16. آسیب‌پذیری Integer Overflow and Underflow
  • 17. آسیب‌پذیری Format String
  • 18. آسیب‌پذیری‌های مربوط به مدیریت حافظه (Memory Leaks, Double Free)
  • 19. آسیب‌پذیری Path Traversal
  • 20. شرایط رقابتی (Race Conditions) در کد C/C++
  • 21. پایگاه‌های داده آسیب‌پذیری: CWE و CVE
  • 22. تحلیل ایستای کد (SAST): اصول، ابزارها و محدودیت‌ها
  • 23. تحلیل پویای کد (DAST): مزایا و معایب
  • 24. مقایسه رویکردهای سنتی با رویکردهای مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 25. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 26. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) به زبان ساده
  • 27. مدل‌های Encoder-Decoder و کاربرد آن‌ها
  • 28. مدل‌های زبانی پیش‌آموخته برای کد: CodeBERT و GraphCodeBERT
  • 29. مفهوم توکنیزاسیون (Tokenization) برای کد منبع
  • 30. تفاوت توکنیزاسیون کد و زبان طبیعی
  • 31. درخت نحو انتزاعی (Abstract Syntax Tree - AST) چیست؟
  • 32. استفاده از AST برای درک ساختار کد
  • 33. گراف جریان کنترل (Control Flow Graph - CFG)
  • 34. گراف وابستگی برنامه (Program Dependence Graph - PDG)
  • 35. نمایش چندوجهی کد برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 36. مفهوم تقطیر دانش (Knowledge Distillation): یادگیری از یک استاد
  • 37. معرفی مدل "معلم" (Teacher Model): بزرگ، دقیق، اما کند
  • 38. معرفی مدل "دانش‌آموز" (Student Model): کوچک، سریع و کارآمد
  • 39. چرا تقطیر دانش برای تشخیص آسیب‌پذیری مناسب است؟
  • 40. انتخاب معماری برای مدل معلم (مثلاً: یک مدل Transformer بزرگ)
  • 41. انتخاب معماری برای مدل دانش‌آموز (مثلاً: Bi-LSTM یا یک Transformer کوچک)
  • 42. آماده‌سازی مجموعه داده: جمع‌آوری کد آسیب‌پذیر و امن
  • 43. منابع داده: GitHub، مجموعه داده‌های عمومی (SARD, Draper VDISC)
  • 44. چالش‌های ساخت یک مجموعه داده با کیفیت
  • 45. برچسب‌زنی داده‌ها: در سطح تابع، در سطح خط و در سطح توکن
  • 46. پیش‌پردازش کد C/C++ برای ورود به مدل
  • 47. نرمال‌سازی و پاک‌سازی کد
  • 48. تکنیک‌های داده‌افزایی (Data Augmentation) برای کد
  • 49. آموزش مدل معلم: Fine-tuning یک مدل از پیش‌آموخته
  • 50. معیارهای ارزیابی مدل معلم
  • 51. فرایند تقطیر: انتقال دانش از معلم به دانش‌آموز
  • 52. برچسب‌های نرم (Soft Labels) در مقابل برچسب‌های سخت (Hard Labels)
  • 53. نقش دما (Temperature) در نرم‌سازی خروجی مدل معلم
  • 54. تابع زیان (Loss Function) در تقطیر دانش: ترکیب Cross-Entropy و KL Divergence
  • 55. پیاده‌سازی حلقه آموزش (Training Loop) برای تقطیر
  • 56. راه‌اندازی محیط توسعه: پایتون، PyTorch/TensorFlow و ابزارهای مرتبط
  • 57. کتابخانه‌های مورد نیاز برای کار با کد C/C++ (مانند libclang)
  • 58. پیاده‌سازی گام به گام مدل دانش‌آموز
  • 59. پیاده‌سازی فرآیند پیش‌پردازش و توکنیزاسیون کد
  • 60. بارگذاری مدل معلم و اجرای فرآیند استنتاج (Inference)
  • 61. نوشتن کد برای محاسبه تابع زیان تقطیر
  • 62. شروع فرآیند آموزش مدل دانش‌آموز
  • 63. نظارت بر فرآیند آموزش: ابزارهای مانیتورینگ مانند TensorBoard
  • 64. معیارهای ارزیابی برای مدل تشخیص آسیب‌پذیری
  • 65. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 66. دقت (Precision)، بازخوانی (Recall) و F1-Score
  • 67. تحلیل نرخ مثبت کاذب (False Positives) و اهمیت آن در امنیت
  • 68. تحلیل نرخ منفی کاذب (False Negatives) و خطرات آن
  • 69. منحنی ROC و سطح زیر نمودار (AUC)
  • 70. تنظیم فرامترها (Hyperparameter Tuning) برای مدل دانش‌آموز
  • 71. بهینه‌سازی نرخ یادگیری (Learning Rate) و اندازه دسته (Batch Size)
  • 72. مقایسه عملکرد مدل دانش‌آموز با مدل معلم
  • 73. مقایسه عملکرد مدل دانش‌آموز با ابزارهای SAST سنتی
  • 74. تحلیل سرعت استنتاج و مصرف حافظه مدل فشرده
  • 75. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی: چرا مدل یک کد را آسیب‌پذیر تشخیص می‌دهد؟
  • 76. تکنیک‌های توجه (Attention Visualization) برای درک تصمیم مدل
  • 77. محدودیت‌های رویکرد FineSec
  • 78. چالش آسیب‌پذیری‌های پیچیده و چند مرحله‌ای
  • 79. ادغام مدل FineSec در خطوط لوله یکپارچه‌سازی و تحویل مداوم (CI/CD)
  • 80. توسعه یک افزونه برای IDE (مانند VS Code) با استفاده از مدل
  • 81. کوچک‌سازی بیشتر مدل: کوانتیزاسیون (Quantization) و هرس (Pruning)
  • 82. کاربرد مدل‌های تقطیر شده در محیط‌های با منابع محدود (Edge Devices)
  • 83. آینده تشخیص آسیب‌پذیری: فراتر از C/C++
  • 84. بررسی زبان‌های دیگر: Java, Python, JavaScript
  • 85. مدل‌های چندوجهی (Multimodal): ترکیب کد و مستندات
  • 86. استفاده از هوش مصنوعی برای پیشنهاد خودکار اصلاحات (Automated Patching)
  • 87. چالش آسیب‌پذیری‌های روز صفر (Zero-Day) و مدل‌های زبانی
  • 88. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی برای امنیت
  • 89. پروژه نهایی: تحلیل یک پروژه C/C++ متن-باز با مدل FineSec
  • 90. ارائه نتایج پروژه: گزارش آسیب‌پذیری‌ها و تحلیل عملکرد مدل
  • 91. جمع‌بندی دوره و مرور مفاهیم کلیدی
  • 92. مسیرهای یادگیری آینده: گام‌های بعدی برای یک متخصص امنیت هوش مصنوعی

📚 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.