سلام دوستان اومدیم با یه ربات جدید

? ربات فایل آیدی ?

این ربات برای پیدا کردن آیدی فایل‌های تلگرام ساخته شده. ? به راحتی می‌تونی هر فایلی که داری رو بهش ارسال کنی و آیدی اون فایل رو دریافت کنی. خیلی راحت و سریع! ? اینطوری دیگه نیازی نیست زمان زیادی برای پیدا کردن آیدی فایل‌ها بذاری. ⏳ برای استفاده، فقط کافیه فایل‌هات رو به این ربات بفرستی و آیدی‌شون رو دریافت کنی. ?

? آیدی رباتمون @File_id_bot_bot

??@MI_Lords

بدافزار چیه؟ ?

مثل ویروس کامپیوتری می‌مونه، با این تفاوت که کارش خرابکاریه! ?
انواع مختلفی داره که می‌تونه اطلاعات شما رو سرقت کنه ?، به کامپیوترتون آسیب برسونه ، ازتون جاسوسی کنه ?، یا حتی سیستم‌تون رو قفل کنه ?.

? مثال‌هایی از بدافزار:

- WannaCry و Petya: که باج‌افزار بودن و کلی کامپیوتر رو آلوده کردن.

- CryptoLocker: که فایل‌هاتون رو رمزگذاری می‌کنه و براشون پول می‌خواد. ??

- Zeus و SpyEye: که اطلاعات بانکی‌تون رو می‌دزدن. ?

#آموزشی
#معرفی_حمله
??@MI_lords

? خب دوستان

اومدیم با یک آموزش ?‍? برای یک اسکریپت ساده با پایتون ⌨️ که به امنیت سایبری ? کمک کنه. این اسکریپت ساده برای تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه ? هست. این اسکریپت با تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوهای غیرعادی به ما کمک میکند.

در این مثال، از کتابخانه scikit-learn ? برای مدل‌سازی و تشخیص ناهنجاری استفاده می‌کنیم.

ابتدا باید کتابخانه‌های مورد نیاز را نصب کنید:

pip install numpy pandas scikit\-learn

سپس می‌توانید اسکریپت زیر را اجرا کنید:

```
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# شبیه‌سازی داده‌های ترافیک شبکه
data = {
'source_ip': np.random.choice(['192.168.1.1', '192.168.1.2', '192.168.1.3'], 100),
'dest_ip': np.random.choice(['192.168.1.100', '192.168.1.101', '192.168.1.102'], 100),
'bytes_sent': np.random.randint(100, 10000, 100),
'bytes_received': np.random.randint(100, 10000, 100),
'duration': np.random.randint(1, 300, 100)
}

# ایجاد DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# پیش‌پردازش داده‌ها
df_numeric = df[['bytes_sent', 'bytes_received', 'duration']]
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df_numeric)

# آموزش مدل Isolation Forest برای تشخیص ناهنجاری
model = IsolationForest(contamination=0.1)
model.fit(df_scaled)

# پیش‌بینی ناهنجاری‌ها
df['anomaly'] = model.predict(df_scaled)
df['anomaly'] = df['anomaly'].map({1: 0, -1: 1})

# نمایش ناهنجاری‌ها
anomalies = df[df['anomaly'] == 1]
print("شناسایی ناهنجاری‌ها:")
print(anomalies)
```

این اسکریپت به صورت زیر عمل می‌کند:

1. داده‌های ترافیک شبکه شبیه‌سازی می‌شود.
2. داده‌ها پیش‌پردازش و استانداردسازی می‌شوند.
3. یک مدل Isolation Forest برای تشخیص ناهنجاری‌ها آموزش داده می‌شود.
4. ناهنجاری‌های شناسایی شده نمایش داده می‌شوند.

این یک مثال ساده از چگونگی استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین ? برای تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه است. این تکنیک‌ها می‌توانند به طور گسترده‌ای در امنیت سایبری برای شناسایی حملات و رفتارهای مشکوک استفاده شوند.

#آموزشی
#تیکه_کد
#یادگیری_ماشین

?? @MI_Lords

Ransomware