سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب توسعه برنامه های امن با استفاده از تکنولوژی های هوش مصنوعی

کتاب توسعه برنامه های امن با استفاده از تکنولوژی های هوش مصنوعی

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 توسعه برنامه های امن با استفاده از تکنولوژی های هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: امنیت سایبری و برنامه‌نویسی امن

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. دروس مقدماتی هوش مصنوعی و امنیت
  • 2. مبانی هوش مصنوعی
  • 3. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
  • 5. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 6. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 7. منطق فازی و سیستم های خبره
  • 8. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 9. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 10. مبانی امنیت سایبری
  • 11. مفاهیم رمزنگاری
  • 12. امنیت شبکه
  • 13. امنیت برنامه های کاربردی
  • 14. مدیریت ریسک امنیتی
  • 15. قوانین و مقررات امنیتی
  • 16. مبانی توسعه برنامه های امن
  • 17. اصول طراحی امن (Secure Design Principles)
  • 18. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
  • 19. احراز هویت و مجوزدهی
  • 20. رمزگذاری داده ها در حالت استراحت و در حال انتقال
  • 21. کدهای امن و جلوگیری از آسیب پذیری ها
  • 22. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی
  • 23. مدیریت لاگ ها و مانیتورینگ امنیتی
  • 24. امنیت در چرخه عمر توسعه نرم افزار (SDLC)
  • 25. امنیت API ها
  • 26. امنیت پایگاه داده
  • 27. امنیت وب اپلیکیشن ها
  • 28. امنیت موبایل اپلیکیشن ها
  • 29. امنیت برنامه های دسکتاپ
  • 30. امنیت داده ها و حریم خصوصی
  • 31. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه برنامه های امن
  • 32. هوش مصنوعی برای تشخیص ناهنجاری ها
  • 33. هوش مصنوعی برای شناسایی تهدیدات امنیتی
  • 34. هوش مصنوعی برای پیشگیری از حملات سایبری
  • 35. هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل رفتاری کاربران (UEBA)
  • 36. هوش مصنوعی برای مدیریت آسیب پذیری ها
  • 37. هوش مصنوعی برای اتوماسیون فرآیندهای امنیتی
  • 38. هوش مصنوعی برای تست امنیتی خودکار
  • 39. هوش مصنوعی برای شناسایی بدافزارها
  • 40. هوش مصنوعی برای تحلیل لاگ های امنیتی
  • 41. هوش مصنوعی برای تشخیص فیشینگ و حملات مهندسی اجتماعی
  • 42. هوش مصنوعی برای امنیت ابری
  • 43. هوش مصنوعی برای امنیت اینترنت اشیاء (IoT)
  • 44. هوش مصنوعی برای امنیت بلاکچین
  • 45. هوش مصنوعی برای امنیت سیستم های توزیع شده
  • 46. تکنیک ها و ابزارهای هوش مصنوعی در امنیت
  • 47. یادگیری ماشین برای طبقه بندی و تشخیص
  • 48. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) برای بینایی ماشین امنیتی
  • 49. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای تحلیل توالی داده ها
  • 50. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای دفاع سایبری تطبیقی
  • 51. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل متن و شناسایی تهدیدات
  • 52. مدل های مولد (Generative Models) برای ایجاد داده های مصنوعی و تست امنیتی
  • 53. یادگیری عمیق برای تشخیص نفوذ
  • 54. یادگیری عمیق برای تشخیص بدافزار
  • 55. الگوریتم های خوشه بندی برای شناسایی الگوهای مخرب
  • 56. الگوریتم های درخت تصمیم و جنگل تصادفی برای طبقه بندی امنیتی
  • 57. ماشین های بردار پشتیبان (SVM) برای تشخیص ناهنجاری
  • 58. شبکه های عصبی گراف (GNN) برای تحلیل شبکه های امنیتی
  • 59. ابزارهای متن باز هوش مصنوعی برای امنیت (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
  • 60. پلتفرم های ابری هوش مصنوعی برای امنیت (AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure Machine Learning)
  • 61. چالش ها و ملاحظات
  • 62. سوگیری در مدل های هوش مصنوعی امنیتی
  • 63. قابلیت توضیح پذیری (Explainability) در مدل های هوش مصنوعی امنیتی
  • 64. مقاومت مدل های هوش مصنوعی در برابر حملات (Adversarial Attacks)
  • 65. نیاز به داده های آموزشی با کیفیت و برچسب گذاری شده
  • 66. مقیاس پذیری راه حل های هوش مصنوعی امنیتی
  • 67. هزینه پیاده سازی و نگهداری راه حل های هوش مصنوعی امنیتی
  • 68. تکامل مداوم تهدیدات و نیاز به بازآموزی مدل ها
  • 69. حفظ حریم خصوصی داده ها هنگام استفاده از هوش مصنوعی
  • 70. تداخل هوش مصنوعی با سیستم های امنیتی موجود
  • 71. توسعه مدل های هوش مصنوعی که قابل تفسیر باشند
  • 72. استانداردسازی و بهترین شیوه ها در هوش مصنوعی امنیتی
  • 73. پیاده سازی هوش مصنوعی در محیط های عملیاتی
  • 74. مدیریت و به روز رسانی مستمر مدل های هوش مصنوعی
  • 75. اندازه گیری اثربخشی راه حل های هوش مصنوعی امنیتی
  • 76. نکات حقوقی و اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در امنیت
  • 77. مطالعات موردی و پروژه ها
  • 78. مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص نفوذ در شبکه های سازمانی
  • 79. مطالعه موردی: هوش مصنوعی برای شناسایی بدافزارهای جدید
  • 80. مطالعه موردی: کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل رفتاری کاربران برای جلوگیری از تهدیدات داخلی
  • 81. مطالعه موردی: هوش مصنوعی برای اتوماسیون پاسخ به حوادث امنیتی
  • 82. مطالعه موردی: استفاده از یادگیری عمیق برای شناسایی آسیب پذیری در کد
  • 83. مطالعه موردی: هوش مصنوعی در امنیت وب اپلیکیشن ها و جلوگیری از حملات XSS و SQL Injection
  • 84. مطالعه موردی: کاربرد هوش مصنوعی در امنیت موبایل و شناسایی اپلیکیشن های مخرب
  • 85. مطالعه موردی: هوش مصنوعی برای تشخیص فیشینگ از طریق تحلیل ایمیل ها
  • 86. مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی برای امن سازی اینترنت اشیاء (IoT)
  • 87. مطالعه موردی: کاربرد هوش مصنوعی در پیشگیری از کلاهبرداری های مالی
  • 88. پروژه عملی: ساخت یک سیستم تشخیص ناهنجاری ساده با استفاده از یادگیری ماشین
  • 89. پروژه عملی: پیاده سازی یک مدل تشخیص بدافزار پایه
  • 90. پروژه عملی: توسعه یک ابزار هوش مصنوعی برای تحلیل گزارش های امنیتی
  • 91. پروژه عملی: ساخت یک سیستم تشخیص فیشینگ ساده
  • 92. پروژه عملی: پیاده سازی یک سیستم امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی برای یک برنامه کاربردی کوچک
  • 93. آینده توسعه برنامه های امن با هوش مصنوعی
  • 94. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی امنیتی
  • 95. هوش مصنوعی در امنیت سایبری فدراسیونی (Federated Learning)
  • 96. هوش مصنوعی در امنیت سایبری قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
  • 97. هوش مصنوعی در امنیت سایبری فعال (Proactive AI Security)
  • 98. نقش هوش مصنوعی در دفاع سایبری خودکار (Autonomous Cyber Defense)
  • 99. توسعه ابزارهای هوش مصنوعی که خودشان امن تر باشند
  • 100. هوش مصنوعی و امنیت ابری نسل 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.