, ,

کتاب PhreshPhish: آموزش جامع ایجاد و استفاده از یک مجموعه داده بزرگ و باکیفیت برای شناسایی حملات فیشینگ

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 PhreshPhish: آموزش جامع ایجاد و استفاده از یک مجموعه داده بزرگ و باکیفیت برای شناسایی حملات فیشینگ

موضوع کلی: امنیت سایبری

موضوع میانی: شناسایی و مقابله با فیشینگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری و تهدیدات آنلاین
  • 2. فیشینگ چیست؟ تعاریف، تاریخچه و تکامل
  • 3. انواع حملات فیشینگ: از اسپیر فیشینگ تا ویشینگ
  • 4. پیامدهای فیشینگ: خسارات مالی، اعتباری و امنیتی
  • 5. روش‌های سنتی شناسایی و مقابله با فیشینگ
  • 6. نقش یادگیری ماشین در امنیت سایبری
  • 7. مقدمه‌ای بر مجموعه داده‌ها در یادگیری ماشین امنیتی
  • 8. معرفی مقاله PhreshPhish: انگیزه و اهداف
  • 9. مروری بر مشارکت‌های کلیدی PhreshPhish
  • 10. چالش‌های ساخت مجموعه داده‌های بزرگ و باکیفیت فیشینگ
  • 11. منابع داده‌های فیشینگ: فیدهای عمومی و خصوصی
  • 12. جمع‌آوری URLهای فیشینگ از طریق ربات‌های خزنده
  • 13. طراحی و پیاده‌سازی یک خزنده وب برای فیشینگ
  • 14. استراتژی‌های شناسایی URLهای جدید فیشینگ (Real-World Data)
  • 15. مقابله با مکانیزم‌های ضد-خزنده
  • 16. جمع‌آوری داده از منابع قانونی برای نمونه‌های غیرفیشینگ
  • 17. مقیاس‌پذیری زیرساخت جمع‌آوری داده
  • 18. ملاحظات قانونی و اخلاقی در جمع‌آوری URL
  • 19. معماری خط لوله ورود داده (Data Ingestion Pipeline)
  • 20. استفاده از پروکسی‌ها و VPNها در فرآیند خزش
  • 21. نظارت بر کمپین‌های فیشینگ فعال
  • 22. استراتژی‌های به‌روزرسانی مداوم داده‌ها (Data Refreshing)
  • 23. شناسایی خودکار دامنه‌های مشکوک
  • 24. جمع‌آوری اطلاعات Whois برای دامنه‌های فیشینگ
  • 25. جمع‌آوری داده‌های DNS مربوط به سایت‌های فیشینگ
  • 26. تعریف "کیفیت بالا" در مجموعه داده‌های فیشینگ
  • 27. فیلتر کردن URLهای نامعتبر و خطاهای نحوی
  • 28. شناسایی و حذف URLهای تکراری
  • 29. مدیریت سایت‌های فیشینگ منقضی شده یا از دسترس خارج شده
  • 30. فرآیند برچسب‌گذاری (Labeling) خودکار و دستی
  • 31. استفاده از برون‌سپاری (Crowdsourcing) برای برچسب‌گذاری: مزایا و معایب
  • 32. تضمین دقت برچسب‌ها و توافق بین برچسب‌گذاران
  • 33. ایجاد حقیقت زمین (Ground Truth) برای داده‌های فیشینگ
  • 34. توازن مجموعه داده‌ها: نمونه‌های مثبت و منفی
  • 35. تکنیک‌های غنی‌سازی داده (Data Enrichment)
  • 36. مدیریت URLهای کوتاه شده (URL Shorteners)
  • 37. تحلیل محتوای پویا و جاوااسکریپت در صفحات فیشینگ
  • 38. رندر کردن صفحات وب برای تحلیل عمیق
  • 39. تولید اسکرین‌شات‌های وب‌سایت برای تحلیل بصری
  • 40. تجزیه و تحلیل ساختار HTML و DOM Tree
  • 41. استخراج محتوای متنی از صفحات فیشینگ
  • 42. تحلیل گواهینامه‌های SSL/TLS
  • 43. بررسی امتیازات و شهرت دامنه‌ها
  • 44. شناسایی محتوای مخرب و بدافزار در صفحات فیشینگ
  • 45. ابزارهای مدیریت و ذخیره‌سازی مجموعه داده‌های بزرگ
  • 46. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی در شناسایی فیشینگ
  • 47. ویژگی‌های مبتنی بر URL: طول، کاراکترهای خاص، ساب‌دامنه‌ها
  • 48. ویژگی‌های لغوی URL: کلمات کلیدی، نام‌های برند
  • 49. ویژگی‌های آماری URL: آنتروپی، توزیع کاراکتر
  • 50. ویژگی‌های مبتنی بر دامنه: سن دامنه، ثبت‌کننده، شهرت
  • 51. تحلیل شباهت املایی URL (Typosquatting Detection)
  • 52. ویژگی‌های مبتنی بر محتوای HTML: تعداد تگ‌ها، فرم‌ها، لینک‌ها
  • 53. شناسایی تگ‌های iframe و اسکریپت‌های مخرب
  • 54. ویژگی‌های بصری: طرح‌بندی صفحه، استفاده از لوگوهای برند
  • 55. استخراج ویژگی‌های بصری با استفاده از تکنیک‌های پردازش تصویر
  • 56. ویژگی‌های مبتنی بر شبکه: IP، ASN، موقعیت جغرافیایی سرور
  • 57. تحلیل گواهینامه SSL: صادرکننده، مدت اعتبار، نوع
  • 58. تحلیل Favicon برای شناسایی برند
  • 59. مهندسی ویژگی از جاوااسکریپت صفحات
  • 60. شناسایی تکنیک‌های ابهام‌سازی (Obfuscation) در کد
  • 61. تحلیل Redirectها و Shortenerها
  • 62. ترکیب انواع مختلف ویژگی برای افزایش دقت
  • 63. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و کاهش ابعاد
  • 64. مقیاس‌گذاری ویژگی‌ها (Feature Scaling)
  • 65. استخراج ویژگی‌های پیشرفته از متن با NLP
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری با نظارت در شناسایی فیشینگ
  • 67. الگوریتم‌های سنتی یادگیری ماشین: رگرسیون لجستیک، SVM
  • 68. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی برای طبقه‌بندی
  • 69. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 70. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای ویژگی‌های بصری
  • 71. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل توالی URL و متن
  • 72. معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق در شناسایی فیشینگ
  • 73. متدولوژی‌های آموزش مدل (Model Training)
  • 74. اعتبار سنجی متقابل (Cross-Validation) برای ارزیابی مدل
  • 75. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل: دقت، فراخوانی، F1-Score
  • 76. درک منحنی‌های ROC و AUC
  • 77. تنظیم چارچوب ارزیابی و بنچمارک
  • 78. مقایسه مدل‌ها با استفاده از مجموعه داده PhreshPhish
  • 79. تحلیل خطاهای مدل: False Positives و False Negatives
  • 80. بهینه‌سازی فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 81. روش‌های دسته‌ای (Ensemble Methods) برای بهبود عملکرد
  • 82. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در شناسایی فیشینگ
  • 83. استراتژی‌های مقابله با عدم تعادل داده (Imbalanced Data)
  • 84. تحلیل و تفسیر پذیری مدل‌ها (Model Interpretability)
  • 85. ارزیابی پایداری مدل در برابر تغییرات داده
  • 86. سیستم‌های شناسایی فیشینگ در زمان واقعی (Real-time Detection)
  • 87. حملات خصمانه (Adversarial Attacks) علیه مدل‌های فیشینگ
  • 88. تکنیک‌های دفاعی در برابر حملات خصمانه
  • 89. ملاحظات استقرار و پیاده‌سازی مدل در محیط واقعی
  • 90. مهندسی MLOps برای سیستم‌های شناسایی فیشینگ
  • 91. جنبه‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری هوش مصنوعی در امنیت
  • 92. آینده پژوهش در شناسایی فیشینگ مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 93. ساخت یک خط لوله کامل شناسایی فیشینگ
  • 94. ادغام با سیستم‌های امنیتی موجود (SIEM, SOAR)
  • 95. نقش هوش انسانی و تحلیلگران امنیتی در مقابله با فیشینگ
  • 96. تحلیل کمپین‌های فیشینگ پیشرفته و هدفمند (Targeted Phishing)
  • 97. شناسایی فیشینگ مبتنی بر هویت (Identity-based Phishing)
  • 98. استفاده از بلاکچین برای افزایش امنیت و تایید هویت
  • 99. مروری بر رویکردهای یادگیری بدون نظارت و نیمه‌نظارتی
  • 100. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده PhreshPhish و مقابله با فیشینگ

📚 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 PhreshPhish: آموزش جامع ایجاد و استفاده از یک مجموعه داده بزرگ و باکیفیت برای شناسایی حملات فیشینگ”

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

پیمایش به بالا