دانلود کتاب آموزشی Splunk Certified Cybersecurity Defense Engineer جلد دوم

بخش 6. تحلیل پیشرفته با یادگیری ماشین در Splunk

فصل 1. معرفی مفاهیم یادگیری ماشین در زمینه امنیت سایبری

• تفاوت یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و نیمه‌نظارتی

• کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص تهدیدات و رفتارهای غیرعادی

• مروری بر MLTK (Machine Learning Toolkit) در Splunk

فصل 2. نصب و پیکربندی Machine Learning Toolkit

• پیش‌نیازهای نصب MLTK در Splunk

• پیکربندی برنامه و فعال‌سازی الگوریتم‌ها

• آشنایی با محیط GUI ابزار MLTK و نحوه استفاده از آن

فصل 3. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین

• پاک‌سازی، فیلتر و نرمال‌سازی داده‌های امنیتی

• استفاده از SPL برای استخراج ویژگی‌ها (Feature Extraction)

• انتخاب فیلدهای کلیدی برای آموزش مدل‌ها

فصل 4. الگوریتم‌های پایه در تحلیل امنیتی

• استفاده از الگوریتم‌های Clustering (مانند K-Means) برای شناسایی ناهنجاری

• Classification برای تشخیص فعالیت‌های مخرب (مانند Decision Trees یا Random Forest)

• الگوریتم‌های Regression برای تحلیل روندهای امنیتی

فصل 5. طراحی و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین

• ساخت مدل با استفاده از SPL + MLTK

• تعریف Label برای آموزش نظارت‌شده

• اعتبارسنجی و Cross-Validation مدل‌های آموزشی

• ذخیره و بازیابی مدل‌های ساخته‌شده در Splunk

فصل 6. تحلیل ناهنجاری‌ها و تشخیص رفتارهای غیرعادی

• تعریف رفتار نرمال و یافتن Outlier

• تحلیل فعالیت کاربران و سیستم‌ها برای یافتن رفتار مشکوک

• ایجاد Alert براساس خروجی مدل‌های ناهنجاری

فصل 7. تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)

• ساخت مدل‌های پیش‌بینی برای وقوع حملات

• پیش‌بینی حجم لاگ‌ها یا ترافیک شبکه در آینده

• استفاده از Regression و Time Series Forecasting

فصل 8. مانیتورینگ و بهبود مدل‌ها

• ارزیابی دقت مدل با معیارهایی مانند Precision و Recall

• به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید

• طراحی فرآیند خودکار برای Re-Training دوره‌ای مدل‌ها

فصل 9. ادغام مدل‌های یادگیری ماشین با Enterprise Security

• استفاده از مدل‌های ML در Dashboards و Notable Events

• ایجاد جستجوهای همبسته با نتایج مدل‌های ML

• ترکیب خروجی مدل با فرآیندهای Incident Response در Splunk ES

بخش 7. امنیت پیشرفته شبکه

فصل 1. شناسایی و تحلیل حملات DDoS

• اصول اولیه حملات DDoS و انواع متداول آن‌ها

• نحوه استخراج ترافیک غیرعادی از داده‌های شبکه در Splunk

• طراحی داشبورد برای مانیتورینگ لحظه‌ای حملات DDoS

• هشداردهی خودکار در زمان وقوع حملات حجمی یا توزیع‌شده

فصل 2. تحلیل داده‌های سیستم‌های تشخیص و جلوگیری از نفوذ (IDS/IPS)

• معرفی فرمت لاگ‌های Snort، Suricata و دیگر IDS/IPSها

• استفاده از داده‌های IDS برای شناسایی الگوهای حمله

• همبستگی بین رویدادهای IDS و لاگ‌های شبکه برای شناسایی تهدیدهای ترکیبی

• نمایش بصری حملات با استفاده از گراف‌های تهدیدات

فصل 3. پایش ترافیک شبکه و رفتارهای مشکوک

• تحلیل NetFlow/Sflow برای شناسایی ارتباطات مشکوک

• مانیتورینگ پروتکل‌های پرکاربرد (DNS، HTTP، HTTPS، SMTP)

• تشخیص حرکات جانبی (Lateral Movement) در شبکه

• بررسی الگوهای ارتباطی غیرعادی در سطوح IP و پورت

فصل 4. تحلیل داده‌های فایروال

• شناسایی تلاش‌های عبور از فایروال یا Rule Bypassing

• تحلیل مقایسه‌ای بین قوانین تعریف‌شده و رفتار ترافیک واقعی

• نظارت بر تغییرات غیرمجاز در تنظیمات فایروال

• شناسایی آدرس‌های IP مخرب و ارتباطات خروجی مشکوک

فصل 5. بررسی حملات پیشرفته و نوظهور

• تحلیل حملات مبتنی بر رمزنگاری (Encrypted Attacks)

• شناسایی Ransomware از طریق رفتارهای فایل‌سیستم و شبکه

• بررسی تهدیدات Zero-Day از طریق تحلیل رفتارهای ناشناخته

• استفاده از IOCها و Threat Intelligence برای به‌روزرسانی داده‌های تحلیل

فصل 6. یکپارچه‌سازی داده‌های امنیت شبکه با سایر ابزارها

• ادغام لاگ‌ها از Fortinet، Palo Alto، Cisco ASA و Checkpoint

• استفاده از Threat Intelligence Platformها برای غنی‌سازی داده‌ها

• همبستگی بین اطلاعات شبکه و رفتار کاربران (UEBA)

• تعریف سیاست‌های پاسخ خودکار برای تهدیدات شناسایی‌شده

بخش 8. نظارت بر امنیت ایمیل و وب

فصل 1. مقدمه‌ای بر تهدیدات ایمیل و وب

• مروری بر رایج‌ترین حملات ایمیلی مانند فیشینگ، اسپم، BEC

• معرفی تهدیدات مبتنی بر وب مانند Drive-by Downloads و Malvertising

• اهمیت نظارت بر داده‌های لایه کاربرد برای تحلیل امنیتی

فصل 2. اتصال منابع داده ایمیل و وب به Splunk

• شناسایی لاگ‌های مربوط به سرویس‌های ایمیل (مانند FortiMail، Microsoft Exchange)

• اتصال سرویس‌های امنیت وب مانند FortiProxy، Squid، Zscaler به Splunk

• آماده‌سازی و ایندکس‌سازی لاگ‌های ایمیل و وب برای تحلیل

فصل 3. تحلیل لاگ‌های ایمیل

• بررسی لاگ‌های ارسال و دریافت ایمیل

• شناسایی پیوست‌های مشکوک و URLهای خطرناک در ایمیل

• تحلیل رفتار کاربران برای کشف استفاده غیرمجاز از ایمیل

• نظارت بر سیاست‌های SPF، DKIM، DMARC از طریق لاگ‌ها

فصل 4. تحلیل حملات فیشینگ با استفاده از Splunk

• شناسایی ایمیل‌های مشکوک به فیشینگ از روی الگوهای متنی و لینک‌ها

• بررسی Domain Reputation در لاگ‌ها

• تشخیص ایمیل‌های جعلی و مهندسی اجتماعی با استفاده از SPL

• ساخت داشبورد هشداردهی حملات فیشینگ

فصل 5. تحلیل امنیت وب و ترافیک اینترنتی

• پایش رفتار کاربران در وب از طریق لاگ‌های پروکسی

• شناسایی دسترسی به وب‌سایت‌های مشکوک و مخرب

• تحلیل دانلود فایل‌های ناشناخته از وب

• ارزیابی استفاده غیرمجاز از VPN و ابزارهای دور زدن فیلترینگ

فصل 6. ساخت داشبورد و گزارش‌های امنیتی ایمیل و وب

• طراحی داشبوردهای ایمیل برای نمایش نرخ حملات و ارسال‌های ناموفق

• نمایش گرافیکی دسترسی کاربران به منابع ناامن وب

• گزارش‌گیری روزانه از فعالیت‌های مشکوک ایمیل و اینترنت

• بررسی KPIهای مربوط به امنیت ایمیل و وب

فصل 7. بررسی آسیب‌پذیری‌ها و تهدیدات نوظهور

• تحلیل کمپین‌های جدید فیشینگ و ایمیل‌های باج‌افزاری

• پایش URLها و دامنه‌های تازه ثبت شده در ترافیک کاربران

• استفاده از Threat Intel برای مقایسه رفتارهای ایمیل/وب

• بررسی الگوهای جدید حملات Watering Hole یا Social Engineering

فصل 8. بهینه‌سازی سیاست‌های امنیتی ایمیل و وب

• تنظیم سیاست‌های محدود سازی پیوست‌ها و لینک‌ها در ایمیل

• ایجاد محدودیت در دسترسی به دسته‌بندی‌های وب‌سایت‌ها

• اصلاح پالیسی‌های ارسال ایمیل بر اساس تحلیل داده

• پیشنهادهای امنیتی برای Harden کردن زیرساخت‌های ایمیل و وب

بخش 9. شبیه‌سازی و ارزیابی حملات

فصل 1. طراحی سناریوهای واقعی حملات سایبری

• شناسایی تهدیدات رایج برای شبیه‌سازی

• انتخاب منابع داده برای تولید رفتارهای مخرب

• تعریف اهداف آموزشی و عملیاتی هر سناریو

• طراحی سناریوهای گام‌به‌گام برای اجرا در محیط Splunk

فصل 2. اجرای سناریوهای Red Team / Blue Team

• معرفی ساختار Red Team (مهاجم) و Blue Team (مدافع)

• شبیه‌سازی حملات از دید مهاجم (Red Team)

• طراحی پاسخ‌های عملیاتی برای تیم دفاع (Blue Team)

• ارزیابی همکاری بین تیم‌ها و بهبود ارتباط امنیتی

فصل 3. استفاده از داده‌های ساختگی و واقعی برای تمرین

• ایجاد داده‌های شبیه‌سازی‌شده با ابزارهایی مانند Attack Range یا Splunk Attack Data Generator

• وارد کردن داده‌های واقعی (Anonymized) برای تمرین تحلیل

• ترکیب داده‌های مختلف برای ایجاد سناریوهای پیچیده

• ایجاد زمان‌بندی اجرای حملات برای ارزیابی واکنش لحظه‌ای

فصل 4. تحلیل پاسخ به حملات در محیط Splunk

• بررسی زمان شناسایی و واکنش به تهدید

• ارزیابی کیفیت Notable Events، هشدارها و داشبوردها

• بررسی لاگ‌ها و رفتارهای سیستم در طول حمله

• تحلیل کارایی Correlation Searchها و مدل‌های تشخیص

فصل 5. شبیه‌سازی حملات پیشرفته (APT و Zero-day)

• طراحی سناریوهای حملات چندمرحله‌ای (Multi-stage)

• بررسی نفوذهای ناشناخته (Zero-day Exploits)

• شبیه‌سازی رفتارهای طولانی‌مدت مهاجم (Persistent Threats)

• تحلیل عملکرد سیستم در مواجهه با حملات ناشناخته

فصل 6. بهینه‌سازی سناریوها و گزارش‌گیری

• مستندسازی گام‌های حمله و پاسخ

• ارزیابی اثربخشی مکانیزم‌های دفاعی

• پیشنهادات برای بهبود پیکربندی امنیتی Splunk

• تولید گزارش نهایی برای مدیریت و تیم‌های امنیتی

این دوره برای افرادی که در زمینه امنیت سایبری فعالیت می‌کنند و می‌خواهند از Splunk به عنوان ابزار اصلی دفاع و تحلیل امنیتی استفاده کنند، بسیار مناسب است.