ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و NLP برای امنیت سایبری

آنچه یاد خواهید گرفت:

• یاد بگیرید چگونه با استفاده از طبقه‌بند جنگل تصادفی، یک مدل تشخیص نفوذ بسازید.
• یاد بگیرید چگونه با استفاده از الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)، تهدیدات سایبری را تشخیص دهید.
• یاد بگیرید چگونه با استفاده از رگرسور پرسپترون چند لایه (MLP)، امتیاز آسیب‌پذیری را پیش‌بینی کنید.
• یاد بگیرید چگونه با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) و الگوریتم بیز ساده، ایمیل‌های فیشینگ را تشخیص دهید.
• یاد بگیرید چگونه با استفاده از رگرسیون لجستیک، یک مدل تشخیص نفوذ بسازید.
• یاد بگیرید چگونه با استفاده از الگوریتم XGBoost، تهدیدات سایبری را تشخیص دهید.
• یاد بگیرید چگونه با استفاده از رگرسور درخت تصمیم گیری، امتیاز آسیب‌پذیری را پیش‌بینی کنید.
• یاد بگیرید چگونه با استفاده از یادگیری ماشین بدون نظارت و خوشه‌بندی K-Means، رفتار کاربر را تحلیل کنید.
• یاد بگیرید چگونه تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) را انجام دهید.
• یاد بگیرید چگونه با استفاده از جنگل تصادفی، انتخاب ویژگی را انجام دهید.
• در مورد کاربردهای یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی در امنیت سایبری بیاموزید.
• یاد بگیرید مدل‌های تشخیص نفوذ چگونه کار می‌کنند. این بخش شامل جمع‌آوری داده، پیش‌پردازش، انتخاب ویژگی، آموزش مدل و تشخیص نفوذ است.
• یاد بگیرید چگونه با حذف مقادیر گمشده و داده‌های تکراری، مجموعه داده را پاکسازی کنید.
• یاد بگیرید چگونه مدل یادگیری ماشین را در شبیه‌سازی بلادرنگ تست کنید.

پیش‌نیازهای دوره

• هیچ تجربه قبلی در یادگیری ماشین مورد نیاز نیست.
• دانش اولیه در پایتون و امنیت سایبری

توضیحات دوره

به دوره ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و NLP برای امنیت سایبری خوش آمدید. این یک دوره جامع مبتنی بر پروژه است که در آن یاد خواهید گرفت چگونه سیستم تشخیص نفوذ بسازید، امتیاز آسیب‌پذیری را پیش‌بینی کنید و تهدیدات سایبری را با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین مانند Random Forest Classifier ،Logistic Regression ،MLP Regressor ،Decision Tree Regressor ،KNN ،XGBoost ،Naive Bayes و K Means Clustering طبقه‌بندی کنید. این دوره ترکیبی عالی از یادگیری ماشین و امنیت سایبری است و فرصتی ایده‌آل برای تمرین مهارت‌های برنامه‌نویسی در حین ارتقای دانش فنی شما در زمینه امنیت سیستم فراهم می‌کند. در جلسه مقدماتی، شما با کاربردهای یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی در امنیت سایبری آشنا خواهید شد، به ویژه اینکه چگونه می‌تواند به بهبود مدیریت ریسک و تقویت امنیت کلی کمک کند. سپس، در بخش بعدی، مدرس چگونگی عملکرد مدل‌های تشخیص نفوذ را آموزش می‌دهد. این بخش شامل جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب ویژگی، تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و تست، انتخاب مدل، آموزش مدل، تشخیص نفوذ، ارزیابی مدل، استقرار و نظارت خواهد بود. پس از آن، داده‌های امنیت سایبری از Kaggle دانلود خواهند شد؛ پلتفرمی که مجموعه‌های داده باکیفیت بسیاری از بخش‌های مختلف ارائه می‌دهد. زمانی که همه چیز آماده شد، پروژه آغاز می‌شود. ابتدا، مجموعه داده با حذف تمام مقادیر گمشده و تکراری پاک‌سازی می‌شود. پس از اطمینان از تمیز و آماده بودن داده‌ها برای استفاده، تحلیل اکتشافی داده‌ها آغاز می‌شود. ابتدا رابطه بین نوع پروتکل و نفوذ تحلیل می‌شود که امکان درک چگونگی تأثیر پروتکل‌های ارتباطی مختلف بر ریسک نفوذ را فراهم می‌کند. در ادامه، نرخ نفوذ برای هر نوع مرورگر تحلیل می‌شود تا آسیب‌پذیری‌های بالقوه مرتبط با مرورگرهای خاص شناسایی شوند. سپس، میانگین تلاش‌های ورود و ورودهای ناموفق برای هر دو مورد عادی و نفوذ محاسبه می‌شود که به شناسایی الگوهای احراز هویت مشکوک کمک می‌کند. در بخش بعدی، تحلیل اهمیت ویژگی انجام خواهد شد؛ به طور خاص، ویژگی‌هایی که قوی‌ترین همبستگی را با متغیر هدف دارند رتبه‌بندی می‌شوند و یک نقشه حرارتی برای مصورسازی روابط آن‌ها ایجاد می‌شود. سپس، در بخش بعدی، ساخت مدل‌های یادگیری ماشین آغاز می‌شود. در پروژه اول، مدل‌های تشخیص نفوذ با استفاده از Random Forest Classifier و Logistic Regression ساخته می‌شوند که امکان تشخیص تلاش‌های دسترسی غیرمجاز و جلوگیری از نقض‌های احتمالی در سیستم را فراهم می‌کنند. در پروژه دوم، مدل‌های طبقه‌بندی تهدیدات سایبری چندکلاسه با استفاده از K Nearest Neighbour و XGBoost ساخته می‌شوند که شناسایی انواع مختلف حملات سایبری و اتخاذ تدابیر پیشگیرانه مناسب را ممکن می‌سازند. در همین حال، در پروژه سوم، امتیازهای آسیب‌پذیری با استفاده از Multi Layer Perceptron Regressor و Decision Tree Regressor پیش‌بینی می‌شوند که به ارزیابی شدت ضعف‌های سیستم کمک می‌کند. سپس، در پروژه چهارم، ایمیل‌های فیشینگ با استفاده از پردازش زبان طبیعی تشخیص داده می‌شوند؛ به طور خاص از مدل Multinomial Naive Bayes استفاده خواهد شد که امکان شناسایی محتوای ایمیل مخرب را فراهم می‌کند. در پروژه پنجم، رفتار کاربر با استفاده از یادگیری ماشین نظارت‌نشده تحلیل می‌شود؛ به طور خاص از خوشه‌بندی K Means استفاده خواهد شد که تشخیص الگوهای فعالیت غیرمعمول را ممکن می‌سازد. در نهایت، در پایان دوره، مدل یادگیری ماشین در یک شبیه‌سازی بلادرنگ تست می‌شود؛ جایی که هر پنج ثانیه داده‌های ورود مصنوعی جدید تولید می‌شود تا مشاهده شود که سیستم چگونه با مسدود کردن دسترسی هنگام تشخیص نفوذ و تایید دسترسی هنگام عادی بودن جلسه، پاسخ می‌دهد.

قبل از ورود به دوره، باید این سوال مطرح شود که چرا باید از یادگیری ماشین برای افزایش امنیت سایبری استفاده کرد؟ پاسخ مدرس این است: از دیدگاه فنی، یادگیری ماشین می‌تواند به سرعت حجم زیادی از داده‌های امنیتی را تحلیل کند، الگوهای پنهان را تشخیص دهد و تهدیدات بالقوه را شناسایی کند. از دیدگاه تجاری، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا ریسک را کاهش دهند، از نقض‌های امنیتی پرهزینه جلوگیری کنند و تصمیمات سریع‌تری برای محافظت از دارایی‌های دیجیتال خود بگیرند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• تحلیلگران امنیت سایبری که علاقه‌مند به افزایش امنیت سیستم خود با استفاده از یادگیری ماشین و NLP هستند.
• مهندسان نرم‌افزار که علاقه‌مند به ساخت مدل تشخیص نفوذ با استفاده از یادگیری ماشین هستند.