تخفیف ویژه همین الان — دوره‌های تخفیف‌دار را ببینید.
روز
:
ساعت
:
دقیقه
:
ثانیه
تخفیف‌های ویژه
دوره آموزشی ایجنت‌های هوش مصنوعی برای امنیت سایبری

دوره آموزشی ایجنت‌های هوش مصنوعی برای امنیت سایبری

3 ساعت 23 دقیقهمتوسط2026-03-12

مدرسین

Starweaver

Starweaver

جزئیات دوره

ایجنت‌های هوش مصنوعی نسل جدیدی از دفاع سایبری را شکل می‌دهند؛ سیستم‌های خودمختاری که می‌توانند محیط را درک کنند، استدلال انجام دهند و در لحظه تصمیم‌گیری و اقدام کنند. این تحول باعث شده رویکرد امنیت سایبری از حالت واکنشی به یک مدل کاملاً پیش‌بینانه و فعال تغییر کند. این دوره به شما نشان می‌دهد چگونه این ایجنت‌های هوشمند در مراکز عملیات امنیتی (SOC) پیاده‌سازی و استفاده می‌شوند.

در ابتدای دوره، با مفاهیم فلسفی و فنی پشت AI Agents آشنا می‌شوید و درک می‌کنید این سیستم‌ها چگونه از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای تحلیل، تصمیم‌گیری و اقدام در سناریوهای واقعی استفاده می‌کنند. سپس وارد کاربردهای عملی آن‌ها در محیط‌های امنیتی می‌شوید.

در ادامه یاد می‌گیرید چگونه ایجنت‌های هوش مصنوعی فرآیندهای امنیتی را متحول می‌کنند؛ از تشخیص تهدیدات و تحلیل بدافزارها گرفته تا شناسایی نفوذها و مقابله با حملات مهندسی اجتماعی. این سیستم‌ها می‌توانند در زمان واقعی (Real-time) داده‌ها را تحلیل کرده و پاسخ مناسب ارائه دهند.

یکی از بخش‌های مهم دوره، استفاده از AI Agents در خودکارسازی عملیات امنیتی است. شما یاد می‌گیرید چگونه فرآیندهایی مانند Threat Detection، Incident Response و Threat Hunting را با کمک هوش مصنوعی طراحی و بهینه‌سازی کنید تا سرعت و دقت تیم‌های امنیتی افزایش پیدا کند.

همچنین یاد می‌گیرید چگونه همکاری بین انسان و هوش مصنوعی را در SOC مدیریت کنید؛ به‌طوری که تصمیم‌گیری نهایی همچنان تحت نظارت انسان باشد اما تحلیل و پردازش اولیه توسط AI انجام شود.

در بخش نهایی، تمرکز روی چالش‌های امنیتی و اخلاقی این فناوری است. شما یاد می‌گیرید چگونه ریسک‌های مرتبط با AI، مانند خطاهای مدل، سوءاستفاده و نبود شفافیت را شناسایی و کنترل کنید و چارچوب‌هایی برای استفاده مسئولانه و قابل توضیح (Explainable AI) در امنیت سایبری طراحی کنید.

در پایان این دوره، شما توانایی طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت ایجنت‌های هوش مصنوعی در محیط‌های امنیتی واقعی را به دست می‌آورید و می‌توانید نقش مؤثری در تحول SOCهای مدرن ایفا کنید.

اهداف یادگیری
به‌کارگیری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در خودکارسازی امنیت سایبری
تحلیل داده‌های امنیتی برای بهبود تشخیص تهدید و واکنش به حملات
طراحی ایجنت‌های هوش مصنوعی برای تشخیص تهدیدات و تحلیل بدافزار
شناسایی نفوذها و مقابله با حملات مهندسی اجتماعی با AI
طراحی Workflowهای امنیتی مبتنی بر AI برای SOC
بهینه‌سازی فرآیندهای Incident Response با کمک ایجنت‌ها
اجرای Threat Hunting هوشمند با استفاده از AI Agents
مدیریت همکاری انسان و هوش مصنوعی در عملیات امنیتی
شناسایی و کاهش ریسک‌ها و ضعف‌های امنیتی AI
تدوین چارچوب‌های اخلاقی و قابل توضیح برای استفاده از AI در امنیت سایبری

سرفصل ها

مقدمه

  • خوشامدگویی و اهداف دوره

مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کارشناسی ارشد مدیریت بازرگانی در امنیت سایبری

  • مقدمه فصل
  • پتانسیل متحول‌کننده هوش مصنوعی و LLMها در امنیت سایبری
  • تعریف مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و معماری‌های آنها
  • تکامل هوش مصنوعی در امنیت سایبری - از یادگیری ماشینی تا هوش مصنوعی عامل‌محور

مفاهیم اصلی عامل‌های هوش مصنوعی

  • تعریف، ویژگی‌ها و گردش کار عامل‌های هوش مصنوعی چیست؟
  • LLM‌ها به عنوان مغز عامل‌های هوش مصنوعی - قابلیت‌ها و محدودیت ها
  • سطوح استقلال عامل در امنیت سایبری
  • سیستم‌های چندعاملی - همکاری و پیچیدگی
  • حافظه و یادگیری در عامل‌های هوش مصنوعی
  • تطبیق LLMها با امنیت سایبری - تنظیم دقیق، مهندسی سریع و تقویت

مجموعه داده‌ها و مدیریت داده‌ها برای عامل‌های هوش مصنوعی در امنیت سایبری

  • انواع مجموعه داده‌ها در LLM برای امنیت - مبتنی بر کد، مبتنی بر متن و ترکیبی
  • پیش‌پردازش داده‌ها و نمایش آنها برای مدل‌های هوش مصنوعی امنیت سایبری
  • پرداختن به کمبود داده‌ها - دوره‌های آموزشی LLM برای افزایش داده‌ها در امنیت سایبری

عوامل هوش مصنوعی در تشخیص تهدید

  • مقدمه فصل
  • تشخیص بلادرنگ تهدیدات سایبری با هوش مصنوعی
  • تشخیص و تحلیل خودکار آسیب‌پذیری
  • تحلیل و طبقه‌بندی بدافزار با استفاده از عوامل هوش مصنوعی

عوامل هوش مصنوعی در امنیت شبکه و مهندسی اجتماعی

  • تشخیص نفوذ شبکه و طبقه‌بندی حمله
  • تشخیص و دفاع در برابر حملات فیشینگ و زبان فریبنده
  • استفاده از هوش مصنوعی برای هوش تهدید و مدیریت سطح حمله

قابلیت‌های تحلیل پیشرفته

  • هوش مصنوعی برای تحلیل لاگ سیستم و تشخیص ناهنجاری
  • مهندسی معکوس و تحلیل دودویی با کمک هوش مصنوعی
  • هوش مصنوعی برای درک سیاست‌های امنیتی و حریم خصوصی

عوامل هوش مصنوعی در واکنش به حوادث

  • مقدمه فصل
  • خودکارسازی تعمیر آسیب‌پذیری و تولید وصله
  • ساده‌سازی گردش‌های کاری و دستورالعمل‌های اجرایی پاسخ به حوادث
  • تحلیل پس از حمله و شناسایی ریشه مشکل با هوش مصنوعی

تقویت مراکز عملیات امنیتی (SOC) با هوش مصنوعی Agentic

  • هوش مصنوعی برای دفاع پیشگیرانه و شکار تهدید
  • مدیریت ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری‌های امنیت سایبری و اتوماسیون انطباق
  • تصمیم‌گیری تطبیقی و یادگیری مداوم در عوامل SOC

خطرات امنیتی و آسیب‌پذیری‌های عامل‌های هوش مصنوعی

  • مقدمه فصل
  • مروری بر چالش‌های امنیتی عامل هوش مصنوعی - چهار شکاف دانشی
  • آسیب‌پذیری‌های ذاتی مرتبط با هوش مصنوعی - هوش مصنوعی خصمانه، مسمومیت داده‌ها و ناهماهنگی
  • تهدیدات مختص عامل - تزریق سریع، جیلبریک و آسیب‌پذیری‌های زنجیره تأمین

ملاحظات اخلاقی و چارچوب‌های حاکمیتی

  • چالش‌ها در تفسیرپذیری، قابلیت اعتماد و کاربرد اخلاقی LLM
  • پرداختن به تعصب و انصاف در عامل‌های هوش مصنوعی
  • طراحی هوش مصنوعی مسئولانه - مدل‌های حاکمیتی و انسان در حلقه (HITL)

مسیرهای آینده و مفاهیم پیشرفته

  • گسترش قابلیت‌های LLM و هوش مصنوعی چندوجهی
  • امنیت برای LLMها و دفاع شخصی پیشگیرانه
  • نقشه راه برای عوامل هوش مصنوعی در امنیت سایبری - فرصت‌ها و تحقیقات آینده
  • ویدیوی جمع‌بندی دوره

دوره های مرتبط

مسیرهای مرتبط

درباره ما

لینداکده یک بستر یادگیری پیشرو است که به افراد کمک می کند تا کسب و کار ، نرم افزار ، فناوری و مهارت‌های خلاقانه را برای دستیابی به اهداف شخصی و حرفه ای بیاموزد.

شماره تلفنکانال آپاراتپشتیبانی تلگرامکانال تلگرامپیج اینستاگرام

کلیه‌ی حقوق این سایت متعلق به لینداکده می باشد

قوانین و شرایط|حریم خصوصی

نماد الکترونیک enamad در صورت اتصال با آی‌پی داخل کشور، نمایش داده خواهد شد.
logo-samandehi - لوگو ساماندهی
zarinpal
zibal