التخصصات التدريبية
قم بتحميل محتويات الدورة :
مقدمة:
تُشكل البيانات الأمنية موردًا حيويًا لفهم التهديدات و اتخاذ القرارات الاستباقية لحماية المجتمعات و المؤسسات. و تُعد تقنيات التعرف على الأنماط أداة فعّالة لاستخراج المعلومات القيمة من هذه البيانات و الكشف عن الصلات الخفية بينها. يأتي هذا البرنامج التدريبي “تقنيات التعرف على الأنماط لتحليل البيانات الأمنية” ليُقدم للمشاركين رحلة غنية في أحدث تقنيات التعرف على الأنماط و تطبيقاتها في مجال الأمن. سيتعلم المشاركون كيفية تحليل البيانات الأمنية من مصادر مُختلفة، و استخدام الخوارزميات المتقدمة لاكتشاف الأنماط و التنبؤ بالمخاطر الأمنية بفعالية. سيُساهم هذا البرنامج في تطوير مهارات التحليل و اتخاذ القرارات لدى العاملين في المجال الأمني، و تمكينهم من استخدام أحدث التقنيات لضمان أمن و سلامة المجتمع
أهداف البرنامج:
- فهم مفهوم التعرف على الأنماط و أهميته في تحليل البيانات الأمنية.
- التعرف على مُختلف تقنيات التعرف على الأنماط و الخوارزميات المستخدمة.
- تحليل أنواع مُختلفة من البيانات الأمنية (نصوص، صور، فيديو، إشارات).
- تطبيق تقنيات التعرف على الأنماط لاكتشاف التهديدات و السلوكيات المُريبة.
- استخدام أدوات و برمجيات التعرف على الأنماط لتحليل البيانات الأمنية.
- تقييم فعالية تقنيات التعرف على الأنماط في مُختلف التطبيقات الأمنية.
- تطوير مهارات التحليل و اتخاذ القرارات بناءً على النتائج المُستخرجة من البيانات
الفئة المستفيدة:
- محللوا البيانات و خبراء الأمن في الأجهزة الأمنية و المؤسسات الحكومية.
- الباحثون و الأكاديميون المهتمون بتطبيقات التعرف على الأنماط في الأمن.
- مُتخذو القرارات في المجال الأمني.
- طلاب و خريجو كليات علوم الحاسوب و هندسة البرمجيات و الذكاء الاصطناعي
محتويات الدروة :
اليوم الأول:
- مقدمة في التعرف على الأنماط و تحليل البيانات الأمنية:
- مفهوم التعرف على الأنماط و أنواعه.
- مصادر البيانات الأمنية و تحديات تحليلها.
- أخلاقيات استخدام تقنيات التعرف على الأنماط في الأمن.
- تقنيات التعلم الآلي للتعرف على الأنماط:
- التعلم الخاضع للإشراف (التصنيف، التنبؤ).
- التعلم غير الخاضع للإشراف (التجميع، اكتشاف الشذوذ).
- تقييم أداء نماذج التعلم الآلي.
اليوم الثاني:
- التعرف على الأنماط في البيانات النصية:
- تحليل المشاعر و تحديد المواضيع.
- الكشف عن اللغة المُسيئة و التهديدات.
- استخراج المعلومات و تحليل الشبكات الاجتماعية.
- التعرف على الأنماط في الصور و الفيديو:
- التعرف على الوجوه و الأشخاص.
- كشف الأجسام و الأحداث المُريبة.
- تحليل سلوك الحشود و التنبؤ بالأحداث.
اليوم الثالث:
- التعرف على الأنماط في الإشارات و البيانات الحسية:
- تحليل إشارات الاتصالات و الكشف عن التشويش.
- مراقبة الأنظمة الصناعية و الكشف عن الأعطال.
- تحليل البيانات الطبية و التنبؤ بالأمراض.
- التعامل مع البيانات الضخمة في التطبيقات الأمنية:
- تخزين و معالجة البيانات الضخمة.
- تقنيات تحليل البيانات الضخمة المُوزعة.
- تصور و تفسير النتائج.
اليوم الرابع:
- أدوات و برمجيات التعرف على الأنماط:
- مكتبات التعلم الآلي (Scikit-learn، TensorFlow، PyTorch).
- أدوات تحليل البيانات (Tableau، Power BI).
- منصات تحليل البيانات الضخمة (Hadoop، Spark).
- تطبيقات التعرف على الأنماط في مُختلف المجالات الأمنية:
- مكافحة الجريمة و الإرهاب.
- أمن المطارات و المنافذ الحدودية.
- الأمن السيبراني.
اليوم الخامس:
- ورش عمل و تمارين تطبيقية:
- تحليل مُختلف أنواع البيانات الأمنية باستخدام تقنيات التعرف على الأنماط.
- تطبيق الخوارزميات المتقدمة لاكتشاف الأنماط و التنبؤ بالمخاطر.
- مناقشة تحديات و حلول التعرف على الأنماط في التطبيقات الأمنية.
- تقييم و اختتام البرنامج:
- اختبار المهارات المكتسبة خلال البرنامج.
- تقييم البرنامج و تقديم التغذية الراجعة.
- مناقشة الخطوات المستقبلية لتطوير مهارات المشاركين في مجال التعرف على الانماط
- أساليب التدريب :
- نقاشات مفتوحة لتحليل وجهات النظر.
- دراسة حالات.
- قصص وأمثلة واقعية .
- التمارين واختبارات الشخصية.
- العصف الذهني.
- تكليف المتدربين بمشروعات جماعية أو فردية.
- ربط المحتوى بتجارب مألوفة.