دانلود کتاب آموزشی Splunk Certified Cybersecurity Defense Analyst جلد سوم

بخش 9. کاربرد یادگیری ماشین در امنیت سایبری با Splunk

فصل ۱. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در Splunk

• مفهوم یادگیری ماشین در امنیت سایبری

• نقش Machine Learning Toolkit در Splunk

• انواع تحلیل‌های قابل انجام با MLTK

• کاربردهای ML در شناسایی تهدیدات و Anomalies

• تفاوت روش‌های Supervised، Unsupervised و Predictive Analytics در امنیت

فصل ۲. ساختار و معماری Machine Learning Toolkit

• اجزای اصلی MLTK

• نحوه پردازش داده‌ها در مراحل ML داخل Splunk

• آشنایی با Assistants ها و Workflowهای داخلی

• مرور الگوریتم‌های پشتیبانی‌شده توسط Splunk MLTK

• نحوه تعامل MLTK با SPL و مدل‌های ذخیره‌شده

فصل ۳. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های یادگیری ماشین

• اهمیت Data Preprocessing در سناریوهای امنیتی

• پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت داده‌های ناقص

• انتخاب Featureهای مناسب برای تحلیل

• Normalization و Standardization

• تبدیل لاگ‌ها به بردارهای قابل‌تحلیل برای ML

فصل ۴. مدل‌سازی امنیتی با روش‌های Supervised

• موارد استفاده از مدل‌های نظارت‌شده در امنیت سایبری

• تشخیص حملات شناخته‌شده (Known Threat Detection)

• ساخت مدل‌های طبقه‌بندی (Classification)

• ساخت مدل‌های پیش‌بینی (Prediction)

• اعتبارسنجی مدل‌ها و ارزیابی Performance آنها

فصل ۵. مدل‌سازی امنیتی با روش‌های Unsupervised

• تشخیص رفتارهای غیرعادی (Anomaly Detection)

• خوشه‌بندی رویدادهای امنیتی (Clustering)

• تحلیل ترافیک مشکوک بدون نیاز به داده‌های Label شده

• کاربرد روش‌های Density-Based و Distance-Based

• شناسایی الگوهای غیرمعمول کاربران و سیستم‌ها

فصل ۶. تحلیل رفتار کاربران و سیستم‌ها (UBA / UEBA)

• مفهوم User Behavior Analytics

• تشخیص رفتارهای Deviated نسبت به الگوی معمول

• ماتریس رفتار کاربران بر اساس داده‌های فعالیت

• تشخیص فعالیت‌های High-Risk User

• استفاده از ML برای کشف تهدیدات داخلی (Insider Threats)

فصل ۷. تشخیص تهدیدات پیشرفته با مدل‌های یادگیری ماشین

• تحلیل حملات Brute Force با مدل‌های ML

• شناسایی الگوهای ارتباطی مشکوک میان سیستم‌ها

• تشخیص فعالیت‌های C2 (Command & Control)

• مدل‌سازی رفتار بدافزارها

• پیش‌بینی حملات Zero-Day با الگوهای آماری

فصل ۸. چرخه ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های ML در Splunk

• مراحل ساخت Pipeline یادگیری ماشین

• آموزش (Training) مدل‌ها

• تست و Validation مدل‌ها

• مستندسازی و Versioning مدل‌های ML

• استقرار مدل و استفاده در Splunk Enterprise Security

فصل ۹. Operationalizing مدل‌های ML در محیط واقعی

• استفاده از مدل‌ها در Correlation Searches

• اتصال مدل‌ها به Alerts و Notable Events

• پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی

• مدیریت Drift داده‌ها و به‌روزرسانی مدل‌ها

• معیارهای مهم برای ارزیابی مداوم مدل‌های امنیتی

بخش 10. مانیتورینگ و تحلیل حملات ابری

فصل 1. مفاهیم پایه امنیت ابری

• معماری Cloud و مدل‌های سرویس (IaaS / PaaS / SaaS)

• Shared Responsibility Model در امنیت

• چالش‌های امنیتی کلود نسبت به محیط On-Prem

• اصول Visibility، Integrity، Traceability در فضای ابری

• نقش Splunk در Observability سرویس‌های ابری

فصل 2. یکپارچه‌سازی Splunk با سرویس‌های ابری

• انواع Cloud Data Sourceها

• معرفی Add-onهای رسمی Splunk برای AWS و Azure

• استانداردهای دریافت داده‌ها در فضای ابری

• ساختار داده‌های امنیتی ارسالی از Cloud Providerها

• معماری گردش داده‌ها (Cloud → Ingestion → Splunk)

فصل 3. جمع‌آوری داده‌های امنیتی از AWS

• ساختار CloudTrail و اهمیت آن

• مانیتورینگ CloudWatch Logs

• بررسی VPC Flow Logs و داده‌های ترافیک شبکه

• تحلیل IAM Activity Logs

• جمع‌آوری رخدادهای S3، EC2، Lambda و API‌ها

فصل 4. جمع‌آوری داده‌های امنیتی از Microsoft Azure

• ساختار Azure Activity Logs

• نقش Azure Monitor و Azure Sentinel در تجمیع لاگ‌ها

• بررسی NSG Flow Logs

• تحلیل لاگ‌های Identity و نقش Azure AD

• مانیتورینگ سرویس‌های حساس مانند Key Vault، Storage و Virtual Networks

فصل 5. پردازش و استانداردسازی داده‌های امنیتی ابری

• اصول Normalization در داده‌های Cloud

• اهمیت CIM (Common Information Model)

• درج Metadata و Enrichment برای تحلیل امنیتی

• بررسی همسان‌سازی Attributeها و Fieldها

• آماده‌سازی داده برای تحلیل‌های رفتاری

فصل 6. شناسایی فعالیت‌های مشکوک در محیط‌های ابری

• فعالیت‌های خطرناک مرتبط با Identity

• حملات مرتبط با misconfiguration سرویس‌ها

• تشخیص الگوهای غیرمعمول در دسترسی‌ها

• تحلیل رفتار کاربران و سرویس‌ها (UBA در Cloud)

• شناسایی الگوهای مشکوک Network Flow

فصل 7. تحلیل حملات مبتنی بر API در فضای ابری

• ساختار API Calls در AWS و Azure

• سناریوهای حمله مبتنی بر API:

  • سوءاستفاده از Token

  • Brute Force روی API

  • Mass Enumeration

• تشخیص رفتار غیرعادی API Clients

• تحلیل لاگ‌های API برای شناسایی نفوذ

فصل 8. شناسایی و تحلیل حملات DDoS در Cloud

• شناخت انواع حملات DDoS در پلتفرم‌های ابری

• نقش VPC/NSG Flow Logs در تشخیص حجم حملات

• الگوهای تشخیص spikeهای غیرعادی

• بررسی حملات محلی و بین‌منطقه‌ای

• تعامل Cloud Provider با Splunk برای کنترل حملات

فصل 9. تحلیل تهدیدات Zero-day در Cloud

• نحوه شناسایی رفتارهای ناشناخته

• ترکیب رفتارشناسی با داده‌های CloudTrail / Activity Logs

• استفاده از Indicatorهای غیرمعمول

• وابستگی به Threat Intelligence در حملات Zero-day

• تأثیر misconfiguration در افزایش ریسک Zero-day

فصل 10. تحلیل حملات APT در محیط‌های ابری

• ساختار کلی چرخه حمله APT در Cloud

• تشخیص lateral movement در سرویس‌های ابری

• تحلیل الگوهای persistence در Cloud

• شناسایی data exfiltration در لایه‌های ابری

• استفاده از Splunk برای correlation حملات APT Cloud

فصل 11. مانیتورینگ امنیت APIها و سرویس‌های ابری

• معماری امنیت API در Cloud

• شناسایی misuse در سرویس‌های حساس

• تحلیل رفتار اپلیکیشن‌های Serverless

• شناسایی تهدیدات در سرویس‌های Container و Kubernetes

• بررسی فعالیت‌های مشکوک در سرویس‌های توزیع‌شده

فصل 12. تحلیل ریسک و مدیریت هشدارها در Cloud

• اولویت‌بندی هشدارها بر اساس شدت خطر

• تشخیص false-positive در Cloud Alerts

• مدیریت هشدارهای چندمنبعی (Hybrid Cloud)

• همبستگی هشدارهای جریان شبکه، API و Identity

• تحلیل هشدارهای امنیتی ES در بستر Cloud

بخش 11. گزارش‌گیری و داشبوردهای امنیتی

فصل اول. مبانی گزارش‌گیری امنیتی در Splunk

• اهمیت گزارش‌گیری در عملیات امنیتی (SOC)

• نقش گزارش‌ها در تصمیم‌سازی مدیریتی

• انواع گزارش‌ها در حوزه امنیت سایبری

• تفاوت Reporting، Visualization و Monitoring

• مفهوم KPIهای امنیتی و نقش آن‌ها در گزارش‌گیری

────────────────────────────

فصل دوم. ساختار گزارش‌های امنیتی استاندارد

• اجزاء یک گزارش امنیتی قابل اعتماد

• انتخاب شاخص‌های کلیدی امنیتی (Security KPIs)

• نحوه تعریف اهداف و مخاطبان گزارش

• روش دسته‌بندی داده‌ها برای گزارش‌گیری

• اصول نگارش و چارچوب‌بندی گزارش‌های فنی برای مدیران

────────────────────────────

فصل سوم. طراحی داشبوردهای امنیتی حرفه‌ای

• اصول طراحی داشبوردهای امنیتی قابل‌فهم

• معیارهای زیبایی‌شناسی و خوانایی داشبورد

• ساختارهای متداول داشبورد در SOC

• انتخاب نمودارهای مناسب برای داده‌های امنیتی

• فیلدهای کلیدی مورد نیاز در داشبوردهای امنیتی

────────────────────────────

فصل چهارم. داشبوردهای تخصصی در Splunk Enterprise Security (ES)

• معرفی داشبوردهای پیش‌فرض موجود در ES

• تحلیل داشبورد Incident Review Overview

• داشبوردها و پنل‌های مربوط به رفتار کاربران (UBA)

• داشبوردهای مربوط به تهدیدات شبکه (Traffic & Protocols)

• داشبوردهای مربوط به حملات احراز هویت (Authentication Attacks)

────────────────────────────

فصل پنجم. ساخت گزارش‌های امنیتی سفارشی

• فرایند طراحی یک گزارش امنیتی از صفر

• انتخاب منابع داده و تعیین محدوده گزارش

• راهکارهای ایجاد گزارش‌های هوشمند مبتنی بر شرایط (Conditional Reporting)

• ایجاد گزارش‌های دوره‌ای برای تیم SOC

• دسته‌بندی گزارش‌ها برای ذی‌نفعان مختلف (SOC Manager / CISO / IT Ops)

────────────────────────────

فصل ششم. خودکارسازی فرآیند گزارش‌گیری در Splunk

• اصول Automation در گزارش‌گیری

• زمان‌بندی گزارش‌ها برای ارسال خودکار

• مدیریت نسخه‌های قدیمی گزارش‌ها

• پایش صحت داده‌های گزارش‌شده به‌صورت خودکار

• ایجاد Workflow برای گردش خودکار گزارش‌ها

────────────────────────────

فصل هفتم. استانداردسازی و مدیریت داشبوردها در سازمان

• تعیین نقش‌ها و سطح دسترسی به داشبوردها

• مدیریت چرخه عمر داشبوردهای امنیتی

• بازبینی و به‌روزرسانی دوره‌ای داشبوردها

• استانداردهای مشترک بین تیم‌های امنیت، شبکه و DevOps

• مدیریت و مستندسازی داشبوردها و گزارش‌ها

────────────────────────────

فصل هشتم. مدیریت داده‌ها و بهبود دقت گزارش‌های امنیتی

• بررسی کیفیت داده‌های ورودی (Data Quality Assurance)

• Normalization و تأثیر آن بر دقت گزارش‌ها

• اهمیت Enrichment برای داشبوردها

• روش‌های کاهش نویز (Noise Reduction) در گزارش‌های امنیتی

• تحلیل داده‌ها برای جلوگیری از گزارش‌های اشتباه

────────────────────────────

فصل نهم. داشبوردهای پیشرفته برای تحلیل تهدیدات

• داشبوردهای مبتنی بر Tactics & Techniques (بر اساس MITRE ATT&CK)

• داشبوردهای تحلیل رفتار کاربران و دستگاه‌ها

• داشبوردهای شناسایی حملات Zero-Day

• داشبوردهای نظارت بر حملات Brute-force و Credential Stuffing

• داشبوردهای رصد ترافیک مخرب و Anomaly Detection

────────────────────────────

فصل دهم. گزارش‌های مدیریتی و Executive Dashboards

• تفاوت داشبوردهای فنی و مدیریتی

• استخراج معیارهای اجرایی برای CISO و مدیریت ارشد

• نمایش KPIهای سطح سازمان

• ارائه گزارش‌های خوانا برای مدیران غیرتخصصی

• داستان‌سرایی با داده‌ها (Data Storytelling) در گزارش امنیتی

────────────────────────────

فصل یازدهم. سنجش کارایی تیم امنیت با استفاده از گزارش‌ها

• تعریف شاخص‌های عملکردی SOC

• تحلیل SLA و سرعت پاسخ‌گویی به رخدادها

• بررسی روند تهدیدات در گذر زمان

• ارزیابی موفقیت Playbookها و اقدامات Incident Response

• استخراج شاخص‌های توسعه امنیتی (Maturity Indicators)

────────────────────────────

فصل دوازدهم. طراحی کتابخانه گزارشات امنیتی سازمان

• ساخت Repository متمرکز برای گزارش‌ها

• گروه‌بندی گزارش‌ها بر اساس حوزه امنیتی

• مستندسازی و نسخه‌بندی گزارش‌های امنیتی

• طراحی ساختار گزارش‌ها برای ممیزی و کامپلاینس

• رعایت استانداردهای بین‌المللی (GDPR, ISO 27001, NIST) در گزارش‌گیری

اهداف دوره:

• یادگیری نحوه استفاده از Splunk برای شناسایی، تحلیل و پاسخ به تهدیدات امنیتی.
• آشنایی با مفاهیم پیشرفته امنیت سایبری و کاربرد آن‌ها در Splunk.
• آمادگی کامل برای شرکت در آزمون و دریافت گواهینامه Splunk Certified Cybersecurity Defense Analyst.

این دوره برای تحلیل‌گران امنیت، مدیران IT، و افرادی که در زمینه امنیت سایبری فعالیت می‌کنند، طراحی شده است.