سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای دفاع فعال در برابر حملات سایبری

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای دفاع فعال در برابر حملات سایبری

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله برای دفاع فعال در برابر حملات سایبری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های دفاع سایبری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفهوم عامل و محیط
  • 3. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 4. تابع پاداش و هدف
  • 5. فضای حالت و عمل
  • 6. روش‌های یادگیری بدون مدل
  • 7. یادگیری Q-learning
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. روش‌های یادگیری با مدل
  • 10. تکنیک‌های جستجو در فضای حالت
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 14. معماری Actor-Critic
  • 15. الگوریتم A2C
  • 16. الگوریتم A3C
  • 17. الگوریتم DDPG
  • 18. الگوریتم PPO
  • 19. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 20. مفاهیم پایه MARL
  • 21. چالش‌های MARL
  • 22. مدل‌های همکاری در MARL
  • 23. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 24. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 25. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای MARL
  • 26. محیط‌های Multi-Agent Particle Environment (MPE)
  • 27. محیط‌های StarCraft II
  • 28. محیط‌های Overcooked-AI
  • 29. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری
  • 30. مفاهیم دفاع فعال
  • 31. انواع حملات سایبری
  • 32. حملات تزریق کد
  • 33. حملات DDoS
  • 34. حملات Man-in-the-Middle
  • 35. حملات فیشینگ
  • 36. حملات بدافزاری
  • 37. مفاهیم شناسایی نفوذ
  • 38. سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS)
  • 39. سیستم‌های تشخیص و جلوگیری از نفوذ (IDPS)
  • 40. یادگیری ماشین در امنیت سایبری
  • 41. طبقه‌بندی کننده‌ها برای تشخیص بدافزار
  • 42. خوشه‌بندی برای شناسایی الگوهای حمله
  • 43. یادگیری تقویتی در دفاع سایبری
  • 44. کاربرد MARL در شناسایی حملات
  • 45. کاربرد MARL در پاسخ به حوادث
  • 46. سیستم‌های دفاعی مبتنی بر عامل
  • 47. استراتژی‌های عامل برای دفاع
  • 48. هماهنگی عامل‌ها در دفاع
  • 49. یادگیری استراتژی‌های تدافعی پویا
  • 50. تطبیق با حملات ناشناخته
  • 51. حفاظت از زیرساخت‌های حیاتی
  • 52. بهینه‌سازی منابع دفاعی
  • 53. مدیریت ریسک سایبری با MARL
  • 54. مدل‌سازی رفتار مهاجم
  • 55. پیش‌بینی حملات آتی
  • 56. یادگیری استراتژی‌های متقابل
  • 57. بازی‌های امنیتی و MARL
  • 58. کاربرد MARL در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 59. کاربرد MARL در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 60. کاربرد MARL در سیستم‌های صنعتی (ICS)
  • 61. کاربرد MARL در شبکه‌های ابری
  • 62. کاربرد MARL در تحلیل ترافیک شبکه
  • 63. شناسایی ناهنجاری در ترافیک شبکه
  • 64. آموزش عامل‌ها با پاداش‌های پیچیده
  • 65. طراحی تابع پاداش برای دفاع
  • 66. ارزیابی عملکرد عامل‌های دفاعی
  • 67. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 68. شبیه‌سازی سناریوهای حمله پیچیده
  • 69. مقایسه با روش‌های دفاع سنتی
  • 70. مقیاس‌پذیری راهکارهای MARL
  • 71. چالش‌های پیاده‌سازی عملیاتی
  • 72. اخلاقیات در هوش مصنوعی دفاعی
  • 73. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 74. ملاحظات حقوقی در دفاع سایبری
  • 75. پروتکل‌های ارتباطی امن بین عامل‌ها
  • 76. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 77. یادگیری تقویتی با پاداش‌های تاخیری
  • 78. انتقال یادگیری در عامل‌های دفاعی
  • 79. یادگیری تقویتی ترانسفورمر
  • 80. مدل‌های زبانی بزرگ در دفاع سایبری
  • 81. کاربرد MARL در شناسایی حساب‌های جعلی
  • 82. کاربرد MARL در تشخیص اخبار جعلی
  • 83. یادگیری استراتژی‌های همکاری برای دفاع
  • 84. یادگیری استراتژی‌های مقابله‌ای
  • 85. بهبود قابلیت اطمینان سیستم‌های دفاعی
  • 86. تضمین امنیت در محیط‌های پویا
  • 87. رویکردهای نوین در MARL برای دفاع
  • 88. آخرین پیشرفت‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 89. مباحث پیشرفته در امنیت سایبری
  • 90. مطالعات موردی دفاع فعال
  • 91. آینده یادگیری تقویتی در امنیت سایبری

📚 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.