خدمات شبکه فراز نتورک | پیشرو در ارائه خدمات دیتاسنتری و کلود
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
بخش 10. اتوماسیون امنیت و SOAR در Splunk
فصل 1. آشنایی با SOAR
- مفهوم Security Orchestration, Automation and Response
- تفاوت SIEM و SOAR
- معماری Splunk SOAR
- اجزای اصلی Playbook
فصل 2. نصب و راهاندازی Splunk SOAR
- پیشنیازها
- اتصال Splunk Enterprise به SOAR
- مدیریت کاربران
- تنظیم Roleها
فصل 3. ساخت Playbook
- ایجاد Playbook بدون کدنویسی
- استفاده از Python در Playbook
- تصمیمگیری شرطی
- مدیریت خطاها
فصل 4. اتصال ابزارهای امنیتی
- Fortinet
- Palo Alto
- Microsoft Defender
- CrowdStrike
- VirusTotal
- AbuseIPDB
فصل 5. پاسخ خودکار به رخدادها
- قرنطینه Endpoint
- مسدودسازی IP
- غیرفعال کردن حساب کاربری
- ارسال Ticket
فصل 6. پروژه عملی
- ساخت Playbook برای حمله Phishing
- پاسخ خودکار به Ransomware
- Incident Workflow
بخش 11. امنیت رایانش ابری (Cloud Security)
فصل 1. مقدمه امنیت Cloud
- Shared Responsibility Model
- تهدیدات Cloud
- انواع Cloud
فصل 2. اتصال AWS به Splunk
- CloudTrail
- CloudWatch
- GuardDuty
- VPC Flow Logs
فصل 3. اتصال Azure
- Azure Monitor
- Azure AD Logs
- Defender for Cloud
- Sentinel
فصل 4. اتصال Google Cloud
- Audit Logs
- Security Command Center
- Cloud Armor
- IAM
فصل 5. تحلیل حملات Cloud
- IAM Abuse
- Privilege Escalation
- Data Exfiltration
- Crypto Mining
فصل 6. داشبوردهای Cloud
- داشبورد امنیت AWS
- داشبورد Azure
- داشبورد Multi Cloud
- KPIهای امنیت Cloud
بخش 12. DevSecOps و امنیت کانتینرها
فصل 1. مفاهیم DevSecOps
- Secure SDLC
- Shift Left Security
- Pipeline Security
- معرفی CI/CD
فصل 2. امنیت Docker
- تحلیل Docker Logs
- بررسی Container Runtime
- تشخیص Container Escape
- Image Security
فصل 3. امنیت Kubernetes
- Kubernetes Audit Logs
- Pod Security
- RBAC
- Network Policies
فصل 4. اتصال Kubernetes به Splunk
- Splunk Connect for Kubernetes
- HEC
- Fluentd
- OpenTelemetry
فصل 5. تحلیل رخدادها
- حملات به Container
- Cryptomining
- Privilege Escalation
- Secret Leakage
فصل 6. داشبوردهای DevSecOps
- سلامت Cluster
- امنیت Container
- Runtime Monitoring
- Compliance
بخش 13. تطبیق با استانداردها و Compliance
فصل 1. معرفی استانداردها
- ISO 27001
- NIST CSF
- CIS Controls
- PCI DSS
فصل2 Compliance Dashboard .
- طراحی داشبورد
- KPI
- وضعیت کنترلها
- گزارش مدیریتی
فصل 3. ممیزی امنیتی
- Audit Logs
- User Activity
- Change Monitoring
- Evidence Collection
فصل 4. گزارشدهی
- گزارش مدیریتی
- گزارش فنی
- Executive Dashboard
- Compliance Score
فصل 5. خودکارسازی ممیزی
- Scheduled Reports
- Alertها
- Ticketing
- Integration
بخش 14. Threat Hunting پیشرفته
فصل 1. مبانی Threat Hunting
- Hunting Process
- فرضیهسازی
- MITRE ATT&CK
- Cyber Kill Chain
فصل 2. Hunting با SPL
- IOC Hunting
- Behavioral Hunting
- TTP Hunting
- Threat Timeline
فصل 3. استفاده از MITRE ATT&CK
- Mapping
- Coverage
- Detection Gap
- Heat Map
فصل 4. تحلیل رفتار کاربران (UEBA)
- Baseline
- Insider Threat
- Privilege Abuse
- Lateral Movement
فصل 5. پروژه Threat Hunting
- Hunting APT
- Hunting Ransomware
- Hunting Phishing
- Hunting Malware
بخش 15. بهینهسازی عملکرد و مقیاسپذیری Splunk
فصل 1. معماری Enterprise
- Indexer Cluster
- Search Head Cluster
- Deployment Server
- License Master
فصل 2 Performance Tuning .
- Search Optimization
- Data Model Acceleration
- Summary Index
- Report Acceleration
فصل 3. مدیریت Storage
- Bucket
- Retention
- Archiving
- SmartStore
فصل 4.Monitoring Console
- بررسی سلامت سیستم
- مصرف CPU
- مصرف RAM
- Queueها
فصل 5. عیبیابی
- Bottleneck
- Search Delay
- Index Delay
- Resource Usage
بخش 16. پروژه جامع SOC
فصل 1. طراحی SOC
- معماری SOC
- Use Caseها
- Data Sourceها
- Asset Inventory
فصل 2. پیادهسازی کامل
- جمعآوری لاگ
- Normalization
- Correlation
- Dashboard
فصل 3. تشخیص حمله
- MITRE Mapping
- Threat Hunting
- Alerting
- Investigation
فصل 4. پاسخ به رخداد
- SOAR
- Ticketing
- Containment
- Recovery
فصل 5. گزارش نهایی
- Executive Report
- Technical Report
- Lessons Learned
- پیشنهادهای بهبود
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.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
نقد و بررسی وجود ندارد.