دانلود کتاب Machine Learning for Penetration Testing

امنیت سایبری هم برای مشاغل و هم برای افراد مهم است. با هوشمندتر شدن سیستم ها ، اکنون می بینیم که یادگیری ماشین باعث قطع امنیت رایانه می شود. با استفاده از یادگیری ماشین در محصولات امنیتی آینده ، مهم است که محققان و محققان امنیتی درک کنند که چگونه این سیستم ها کار می کنند و آنها را برای اهداف آزمایش نقض می کنند.

این کتاب ( دانلود کتاب Machine Learning for Penetration Testing ) با اصول یادگیری ماشین و الگوریتم های مورد استفاده برای ساخت سیستم های قوی آغاز می شود. هنگامی که درک درستی از نحوه استفاده محصولات امنیتی از یادگیری ماشین به دست آوردید ، در مفاهیم اصلی نقض چنین سیستم هایی فرو خواهید رفت. از طریق موارد استفاده عملی ، خواهید دید که چگونه می توانید روزنه هایی پیدا کنید و از یک سیستم امنیتی خودآموز پیشی بگیرید.

وقتی در این فصل ها گام برمی دارید ، روی موضوعاتی مانند تشخیص نفوذ شبکه و AV و IDS فرار خواهید کرد. ما همچنین بهترین روش ها را هنگام شناسایی ابهامات ، و تکنیک های گسترده برای نقض یک سیستم هوشمند را پوشش خواهیم داد.

در پایان این کتاب ، شما به خوبی با شناسایی نقاط ضعف در یک سیستم امنیتی خودآموز آشنا خواهید شد و قادر خواهید بود به طور کارآمد یک سیستم یادگیری ماشین را نقض کنید.

فصل ۱ ۱. مقدمه ای بر یادگیری ماشین در Pentesting

در حال حاضر ، تکنیک های یادگیری ماشین از داغترین گرایش های فناوری اطلاعات هستند. آنها بر هر جنبه از زندگی ما تأثیر می گذارند و بر هر صنعت و زمینه ای تأثیر می گذارند. یادگیری ماشینی یک سلاح سایبری برای متخصصان امنیت اطلاعات است. ما در ساخت لایه های دفاعی متوقف نخواهیم شد. ما نحوه ساختن ابزارهای تهاجمی برای حمله و دور زدن دفاع امنیتی را نشان خواهیم داد. در پایان این کتاب ، شما می توانید سیستم های امنیتی یادگیری ماشین را دور بزنید و از مدل های ساخته شده در مأموریت های تست نفوذ (نفوذ) استفاده کنید. Â

در این فصل ، ما موارد زیر را پوشش خواهیم داد:

مدل ها و الگوریتم های یادگیری ماشین
معیارهای ارزیابی عملکرد
کاهش ابعاد
یادگیری گروه
محیط های توسعه یادگیری ماشین و کتابخانه های پایتون
یادگیری ماشینی در تست نفوذ – نویدها و چالش هایی است

در این فصل ، ما قصد داریم یک محیط توسعه ایجاد کنیم. بنابراین ، ما می خواهیم کتابخانه های یادگیری ماشین پایتون زیر را نصب کنیم:

NumPy
SciPy

TensorFlow
کراس
پانداها
MatplotLib
scikit-learn
NLTK
تیانو

همچنین همه اسکریپت ها و راهنماهای نصب به کار رفته در این مخزن GitHub را پیدا خواهید کرد:

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

اینکه یک ماشین مانند انسان فکر کند یکی از قدیمی ترین آرزوهاست. از تکنیک های یادگیری ماشین برای کمک به پیش بینی بر اساس تجربیات و داده ها استفاده می شود.
مدل ها و الگوریتم های یادگیری ماشینÂ

برای اینکه به ماشین ها آموزش دهیم چگونه تعداد زیادی از مشکلات را خودشان حل کنند ، باید مدل های مختلف یادگیری ماشین را در نظر بگیریم. همانطور که می دانید ، ما باید مدل را با داده تغذیه کنیم. به همین دلیل مدل های یادگیری ماشین بر اساس مجموعه داده های وارد شده (ورودی) به چهار دسته عمده تقسیم می شوند: یادگیری تحت نظارت ، یادگیری نیمه نظارت شده ، یادگیری بدون نظارت و تقویت. در این بخش ، ما علاوه بر بررسی معروف ترین الگوریتم های استفاده شده در هر مدل یادگیری ماشین ، قصد داریم هر مدل را به روشی دقیق شرح دهیم. قبل از ساختن سیستم های یادگیری ماشین ، باید بدانیم که همه چیز در زیر سطح چگونه کار می کند.

  • Active Directory Pentesting Full Course – Red Team Hacking

Active Directory Pentesting Full Course – Red Team Hacking

Active Directory Pentesting Full Course – Red Team Hacking   اکثر شبکه های امروزی از سرویس اکتیو دایرکتوری برای مدیریت اکانتینگشبکه استفاده میکنند . در واقع سرویس AD برای مدیریت لاگین و دسترسی [...]