سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای تشخیص نفوذ و جلوگیری از حملات سایبری

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای تشخیص نفوذ و جلوگیری از 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 تشخیص نفوذ و جلوگیری از حملات سایبری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: امنیت سایبری (Cybersecurity)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. اصول یادگیری تقویتی
  • 3. یادگیری تقویتی با عامل تنها
  • 4. محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 5. تابع پاداش و هدف یادگیری
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 7. یادگیری Q-Learning
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. یادگیری عمیق تقویتی
  • 10. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 11. Deep Q-Networks (DQN)
  • 12. Policy Gradients
  • 13. Actor-Critic Methods
  • 14. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 15. مفاهیم اصلی MARL
  • 16. مدل‌های تعامل عامل‌ها
  • 17. هماهنگی در MARL
  • 18. رقابت در MARL
  • 19. یادگیری تقویتی ترکیبی
  • 20. کاربرد MARL در تشخیص نفوذ
  • 21. شناسایی الگوهای ترافیک شبکه
  • 22. مدل‌سازی رفتار عامل‌های مخرب
  • 23. آموزش عامل‌ها برای شناسایی نفوذ
  • 24. تشخیص نفوذ مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 25. مدل‌سازی سیستم‌های دفاعی
  • 26. طراحی عامل‌های مدافع
  • 27. ارزیابی عملکرد عامل‌های دفاعی
  • 28. جلوگیری از حملات سایبری با MARL
  • 29. مدیریت منابع در دفاع سایبری
  • 30. پاسخ به رویدادهای امنیتی
  • 31. پیش‌بینی حملات سایبری
  • 32. یادگیری تقویتی برای جلوگیری از حملات
  • 33. شناسایی حملات Zero-Day
  • 34. مدل‌سازی تهدیدات پیچیده
  • 35. بهینه‌سازی سیاست‌های امنیتی
  • 36. تشخیص نفوذ مبتنی بر شبکه
  • 37. تشخیص نفوذ مبتنی بر میزبان
  • 38. تشخیص نفوذ مبتنی بر رفتار
  • 39. تشخیص نفوذ مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 40. کاربرد مدل‌های آماری در تشخیص نفوذ
  • 41. تحلیل داده‌های لاگ امنیتی
  • 42. شناسایی ناهنجاری در ترافیک شبکه
  • 43. دسته‌بندی ترافیک شبکه
  • 44. شناسایی حملات DDoS
  • 45. تشخیص اسکن پورت
  • 46. شناسایی حملات تزریق SQL
  • 47. شناسایی حملات XSS
  • 48. مدل‌سازی حملات فیشینگ
  • 49. تشخیص بدافزار با یادگیری تقویتی
  • 50. شناسایی ویروس‌ها و کرم‌ها
  • 51. شناسایی تروجان‌ها
  • 52. تشخیص نرم‌افزارهای جاسوسی
  • 53. شناسایی رمزنگاری‌افزارها
  • 54. شناسایی حملات انکار سرویس توزیع شده
  • 55. جلوگیری از نفوذ به سیستم‌ها
  • 56. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 57. رمزنگاری داده‌ها
  • 58. دیوارهای آتش و سیستم‌های تشخیص نفوذ
  • 59. سیستم‌های پیشگیری از نفوذ (IPS)
  • 60. مدیریت امنیتی رویدادها (SIEM)
  • 61. تحلیل ریسک امنیتی
  • 62. ارزیابی آسیب‌پذیری
  • 63. مدیریت وصله‌های امنیتی
  • 64. آموزش کارکنان در زمینه امنیت سایبری
  • 65. پروتکل‌های امنیتی شبکه
  • 66. امنیت پروتکل‌های ارتباطی
  • 67. امنیت پروتکل‌های انتقال
  • 68. امنیت پروتکل‌های مسیریابی
  • 69. رمزنگاری کلید عمومی
  • 70. رمزنگاری متقارن
  • 71. امضای دیجیتال
  • 72. گواهی‌های دیجیتال
  • 73. امنیت شبکه‌های بی‌سیم
  • 74. امنیت پروتکل‌های Wi-Fi
  • 75. امنیت شبکه‌های موبایل
  • 76. امنیت اینترنت اشیاء (IoT)
  • 77. مدل‌سازی حملات به IoT
  • 78. امنیت داده‌ها در فضای ابری
  • 79. مدیریت دسترسی در ابر
  • 80. امنیت برنامه‌های کاربردی در ابر
  • 81. پروتکل‌های امنیتی ابر
  • 82. فریم‌ورک‌های امنیتی در MARL
  • 83. پیاده‌سازی MARL برای تشخیص نفوذ
  • 84. ارزیابی مدل‌های MARL در سناریوهای واقعی
  • 85. بهبود عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 86. مطالعات موردی در تشخیص نفوذ
  • 87. مطالعات موردی در جلوگیری از حملات سایبری
  • 88. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در مقیاس بزرگ
  • 89. آینده یادگیری تقویتی در امنیت سایبری
  • 90. یادگیری تقویتی عمیق برای دفاع سایبری
  • 91. امنیت سایبری با رویکرد هوش مصنوعی
  • 92. روندهای جدید در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 93. کاربرد MARL در شناسایی تهدیدات پیشرفته
  • 94. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پاسخ به حادثه
  • 95. مدل‌سازی هوشمند رفتار مهاجمان
  • 96. جلوگیری فعال از حملات سایبری
  • 97. آموزش عامل‌های امنیتی با داده‌های واقعی
  • 98. تحلیل پیشرفته داده‌های امنیتی شبکه
  • 99. تشخیص نفوذ مبتنی بر گراف
  • 100. مدل‌سازی تعاملات پیچیده در شبکه

📚 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.