हर दिन दुर्भावनापूर्ण लोग उन कंपनियों और संस्थानों की सुरक्षा से समझौता करने की कोशिश करते हैं जो बहुत मूल्यवान डेटा का प्रबंधन करते हैं: आप उस जानकारी के महान रक्षक हो सकते हैं”

हर दिन लाखों लोग इंटरनेट पर हर तरह की गतिविधियाँ करते हैं। वे समाचार देखते हैं, दोस्तों और परिवार के साथ चैट करते हैं, सोशल नेटवर्क पर राय साझा करते हैं, विभिन्न कंपनियों और संस्थानों में प्रशासनिक कार्य करते हैं, सभी प्रकार की फाइलें साझा करते हैं या काम से संबंधित कार्य करते हैं। इसलिए, दुनिया भर में हर पल अनगिनत मात्रा में डेटा बनाया और स्थानांतरित किया जा रहा है। 

उन्हें पर्याप्त सुरक्षा के साथ प्रबंधित करना कोई आसान काम नहीं है, क्योंकि इसके लिए विभिन्न क्षेत्रों से विशिष्ट ज्ञान की आवश्यकता होती है जो आम तौर पर एक-दूसरे के संपर्क में नहीं होंगे। इस कारण से, सुरक्षित सूचना प्रबंधन में यह उच्च स्नातकोत्तर उपाधि उन सभी इंजीनियरों और आईटी पेशेवरों के लिए एक उत्कृष्ट अवसर है जो दोनों क्षेत्रों में शीर्ष विशेषज्ञ बनने के लिए सूचना प्रबंधन और साइबर सुरक्षा को एकीकृत करना चाहते हैं। 

कई कंपनियाँ और संस्थान अत्यधिक संवेदनशील और मूल्यवान डेटा को संभालते हैं जिसके लिए उचित प्रशासन, संरक्षण और निगरानी की आवश्यकता होती है। दोनों विषयों में अभी भी बहुत से विशेषज्ञ नहीं हैं जो कार्यभार संभाल सकें और सभी पहलुओं का पर्याप्त रूप से प्रबंधन कर सकें। इसलिए, जो छात्र इस उच्च स्नातकोत्तर उपाधि को पूरा करते हैं, वे उन कंपनियों में शीर्ष पदों तक पहुंचने के लिए पूरी तरह से तैयार होंगे जो अपनी डिजिटल जानकारी सुरक्षित करना चाहते हैं।

इस उद्देश्य से, TECH ने सर्वोत्तम सामग्री डिज़ाइन की है और इन क्षेत्रों में व्यापक पेशेवर अनुभव वाले सर्वश्रेष्ठ शिक्षकों को एक साथ लाया है, ताकि छात्रों को यथासंभव संपूर्ण शिक्षा प्राप्त हो और वे कार्यस्थल में प्रगति कर सकें। 

डिजिटल क्षेत्र में हम जो कुछ भी करते हैं वह रिकॉर्ड किया जाता है। इस उच्च स्नातकोत्तर उपाधि की बदौलत इंटरनेट को एक सुरक्षित स्थान बनाएँ”

यह सुरक्षित सूचना प्रबंधन में उच्च स्नातकोत्तर उपाधि में उच्च स्नातकोत्तर उपाधि बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं:

• कंप्यूटर विज्ञान विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीज का विकास
• ग्राफिक, योजनाबद्ध, और प्रमुख रूप से व्यावहारिक विषयवस्तु जिसके साथ वे बनाए गए हैं, पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक विषयों पर वैज्ञानिक और व्यावहारिक जानकारी प्रदान करते हैं
• व्यावहारिक अभ्यास जहां सीखने में सुधार के लिए स्व-मूल्यांकन का उपयोग किया जा सकता है
• डिजिटल डेटा समन्वयन विभाग और सुरक्षा में नवीन पद्धतियों पर इसका विशेष जोर है
• सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर वाद-विवाद मंच, और व्यक्तिगत चिंतन असाइनमेंट
• वह सामग्री जो इंटरनेट कनेक्शन के साथ किसी भी स्थिर या पोर्टेबल उपकरणों से पहुंच योग्य है

जब आप इस कार्यक्रम को पूरा करेंगे तो देश की सर्वश्रेष्ठ कंपनियाँ अपने डेटा के प्रबंधन और सुरक्षा को लेकर आप पर भरोसा करेंगी”

इसके शिक्षण स्टाफ में प्रतिष्ठित संदर्भ समाजों और विश्वविद्यालयों के मान्यता प्राप्त विशेषज्ञों के अलावा, क्षेत्र से संबंधित पेशेवर शामिल हैं, जो इस कार्यक्रम में अपने काम का अनुभव लाते हैं। 

नवीनतम शैक्षिक प्रौद्योगिकी के साथ विकसित मल्टीमीडिया सामग्री, पेशेवर को स्थित और प्रासंगिक शिक्षा प्रदान करेगी, यानी, एक अनुरूपित वातावरण जो वास्तविक जीवन स्थितियों के लिए प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक गहन सीखने का अनुभव प्रदान करेगा। 

यह कार्यक्रम समस्या-आधारित शिक्षा के आसपास तैयार किया गया है, जिससे पेशेवर को शैक्षणिक वर्ष के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न व्यावसायिक अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास छात्र चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, पेशेवर को प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव सहभागी वीडियो प्रणाली द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।  

यह उच्च स्नातकोत्तर उपाधि आपके करियर के भविष्य के लिए दो आवश्यक विषयों को जोड़ती है। अभी नामांकन करें और अपने सभी लक्ष्य प्राप्त करें”

डेटा प्रबंधन और डेटा सुरक्षा के बारे में सब कुछ जानें और देखें कि आप बहुत कम समय में पेशेवर रूप से कैसे आगे बढ़ते हैं”

सुरक्षित सूचना प्रबंधन में इस उन्नत स्नातकोत्तर उपाधि की सामग्री को पेशे की वर्तमान स्थिति के अनुसार डिजाइन किया गया है, ताकि छात्रों को सर्वोत्तम संभव ज्ञान प्राप्त हो और वे इसे अपने कार्य वातावरण में लागू कर सकें। इसलिए, इस डिग्री को बनाने वाले 20 मॉड्यूल में, छात्र डिजिटल डेटा और सूचना के प्रबंधन और सुरक्षा के बारे में सब कुछ सीखेंगे, और क्षेत्र में सच्चे विशेषज्ञ बनेंगे।

इससे बेहतर कोई कार्यक्रम नहीं है। यह उच्च स्नातकोत्तर उपाधि आपको इन क्षेत्रों में शीर्ष विशेषज्ञ बनने के लिए आवश्यक सभी चीजें प्रदान करती है”

मॉड्यूल 1. एक व्यावसायिक संस्था में डेटा विश्लेषिकी

1.1.  व्यापार विश्लेषण 

1.1.1. व्यापार विश्लेषण
1.1.2. डेटा संरचना
1.1.3. चरण और तत्व 

1.2.  एंटरप्राइज़ में डेटा विश्लेषिकी

1.2.1. विभागों द्वारा स्कोरकार्ड और केपीआई 
1.2.2. परिचालन, रणनीतिक और सामरिक रिपोर्ट
1.2.3. प्रत्येक विभाग पर लागू डेटा विश्लेषिकी

1.2.3.1. विपणन और संचार
1.2.3.2. वाणिज्यिक
1.2.3.3. ग्राहक सेवा
1.2.3.4. क्रय 
1.2.3.5. प्रशासन
1.2.3.6. एचआर
1.2.3.7. प्रोडक्शन
1.2.3.8. आईटी

1.3. विपणन और संचार

1.3.1. मापने के लिए KPI, अनुप्रयोग और लाभ
1.3.2. विपणन प्रणाली और डेटा वेयरहाउस
1.3.3. विपणन में एक डेटा विश्लेषिकी फ्रेमवर्क का कार्यान्वयन
1.3.4. विपणन और संचार योजना 
1.3.5. रणनीतियाँ, पूर्वानुमान और अभियान प्रबंधन

1.4. वाणिज्यिक और बिक्री 

1.4.1. वाणिज्यिक क्षेत्र में डेटा विश्लेषिकी का योगदान 
1.4.2. बिक्री विभाग की जरूरतें
1.4.3. बाजार अनुसंधान 

1.5. ग्राहक सेवा 

1.5.1. निष्ठा 
1.5.2. व्यक्तिगत गुणवत्ता और भावनात्मक बुद्धिमत्ता 
1.5.3. ग्राहकों की संतुष्टि

1.6. क्रय  

1.6.1. बाजार अनुसंधान के लिए डेटा विश्लेषिकी
1.6.2. प्रतिस्पर्धी अध्ययन के लिए डेटा विश्लेषण
1.6.3. अन्य अनुप्रयोगों

1.7. प्रशासन।  

1.7.1. प्रशासन विभाग की जरूरतें
1.7.2. डेटा वेयरहाउस और वित्तीय जोखिम विश्लेषण 
1.7.3. डेटा वेयरहाउस और क्रेडिट जोखिम विश्लेषण

1.8. मानव संसाधन

1.8.1. एचआर और डेटा विश्लेषण के लाभ
1.8.2. एचआर विभाग में डेटा विश्लेषिकी उपकरणें
1.8.3. एचआर में डेटा विश्लेषण का अनुप्रयोग

1.9. प्रोडक्शन  

1.9.1. एक उत्पादन विभाग में डेटा विश्लेषण
1.9.2. अनुप्रयोग
1.9.3. फ़ायदे 

1.10. आईटी 

1.10.1. आईटी विभाग
1.10.2. डेटा विश्लेषिकी और डिजिटल परिवर्तन  
1.10.3. नवाचार और उत्पादकता

मॉड्यूल 2. डेटा प्रबंधन, डेटा हेरफेर और डेटा साइंस  रिपोर्टिंग     

2.1. सांख्यिकी। चर, सूची और अनुपात  

2.1.1. आंकड़े 
2.1.2. सांख्यिकीय आयाम 
2.1.3. चर, सूची और अनुपात 

2.2. डेटा टाइपोलॉजी 

2.2.1. गुणात्मक 
2.2.2. मात्रात्मक 
2.2.3. लक्षण वर्णन और श्रेणियाँ 

2.3. माप से डेटा का ज्ञान  

2.3.1. केंद्रीकरण मापें 
2.3.2. फैलाव के उपाय
2.3.3. सहसंबंध 

2.4. रेखांकन से डेटा का ज्ञान

2.4.1. डेटा प्रकार द्वारा प्रदर्शित करें 
2.4.2. ग्राफ़िक जानकारी की व्याख्या 
2.4.3. आर के साथ ग्राफ़िक्स का अनुकूलन 

2.5. संभाव्यता  

2.5.1. संभाव्यता 
2.5.2. संभाव्यता फ़ंक्शन 
2.5.3. वितरण 

2.6. डेटा संग्रह 

2.6.1. डेटा संग्रह की प्रणाली 
2.6.2. डेटा संग्रह उपकरणें 
2.6.3. डेटा संग्रह चैनलें 

2.7. डेटा की सफाई 

2.7.1. डेटा सफाई के चरण 
2.7.2. डेटा गुणवत्ता
2.7.3. डेटा हेरफेर (आर के साथ) 

2.8. डेटा विश्लेषण, व्याख्या और परिणामों का मूल्यांकन

2.8.1. सांख्यिकीय उपाय 
2.8.2. संबंध सूचकांक 
2.8.3. डेटा माइनिंग 

2.9. डेटा वेयरहाउस 

2.9.1. अवयव  
2.9.2. डिजाइन 

2.10. डेटा उपलब्धता 

2.10.1. पहुँच 
2.10.2. उपयोग 
2.10.3. सुरक्षा/ सैफ्टी

मॉड्यूल 3. डेटा साइंस की नींव के रूप में IoT उपकरणों और प्लेटफ़ॉर्म 

3.1. इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स

3.1.1. भविष्य का इंटरनेट, इंटरनेट ऑफ थिंग्स
3.1.2. औद्योगिक इंटरनेट कंसोर्टियम

3.2. संदर्भ की वास्तुकला 

3.2.1. संदर्भ की वास्तुकला
3.2.2. परतें
3.2.3. अवयव

3.3. सेंसर और आई ओ टी उपकरणों 

3.3.1. मूल घटक
3.3.2. सेंसर और एक्चुएटर

3.4. संचार और प्रोटोकॉल

3.4.1. प्रोटोकॉल ओ एस आई मॉडल
3.4.2. संचार प्रौद्योगिकी

3.5. आईओटी और आईआईओटी के लिए क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म 

3.5.1. सामान्य प्रयोजन प्लेटफार्म 
3.5.2. औद्योगिक प्लेटफार्म
3.5.3. कोड प्लेटफ़ॉर्म खोलें

3.6. आईओटी प्लेटफ़ॉर्म पर डेटा प्रबंधन

3.6.1. डेटा प्रबंधन तंत्र डेटा खोलें
3.6.2. डेटा और विज़ुअलाइज़ेशन एक्सचेंज 

3.7. आईओटी सुरक्षा

3.7.1. आवश्यकताएँ और सुरक्षा क्षेत्र
3.7.2. IIoT सुरक्षा की रणनीतियाँ

3.8. आईओटी के अनुप्रयोग  

3.8.1. बुद्धिमान शहर
3.8.2. आरोग्य और स्वस्थता
3.8.3. स्मार्ट घर
3.8.4. अन्य अनुप्रयोगों

3.9. आईआईओटी के अनुप्रयोग

3.9.1. छलरचना
3.9.2. परिवहन
3.9.3. ऊर्जा
3.9.4. कृषि एवं पशुधन
3.9.5. अन्य क्षेत्र

3.10. उद्योग 4.0. 

3.10.1. आईओआरटी (रोबोटिक्स चीजों का इंटरनेट)
3.10.2. 3डी एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग
3.10.3. बिग डेटा विश्लेषण

मॉड्यूल 4. डेटा विश्लेषण के लिए ग्राफिकल प्रतिनिधित्व        

4.1. खोजपूर्ण विश्लेषण 

4.1.1. सूचना विश्लेषण के लिए प्रतिनिधित्व
4.1.2. ग्राफिकल प्रतिनिधित्व का मूल्य
4.1.3. ग्राफिकल प्रतिनिधित्व के नए प्रतिमान

4.2. डेटा विज्ञान के लिए अनुकूलन 

4.2.1. रंग रेंज और डिज़ाइन
4.2.2. ग्राफिक प्रतिनिधित्व में गेस्टाल्ट
4.2.3. बचने की गलतियाँ और युक्तियाँ  

4.3. बुनियादी डेटा स्रोत

4.3.1. गुणवत्तापूर्ण प्रतिनिधित्व के लिए
4.3.2. मात्रा प्रतिनिधित्व के लिए
4.3.3. समय प्रतिनिधित्व के लिए

4.4. जटिल डेटा स्रोत

4.4.1. फ़ाइलें, सूचियाँ और डेटाबेस 
4.4.2. मुक्त डेटा
4.4.3. सतत जनरेशन डेटा

4.5. ग्राफ़ के प्रकार 

4.5.1. मूल प्रतिनिधित्व
4.5.2. ब्लॉकों में प्रतिनिधित्व 
4.5.3. फैलाव विश्लेषण के लिए प्रतिनिधित्व
4.5.4. परिपत्र अभ्यावेदन
4.5.5. बुलबुला प्रतिनिधित्व
4.5.6. भौगोलिक प्रतिनिधित्व 

4.6. विज़ुअलाइज़ेशन के प्रकार

4.6.1. तुलनात्मक और संबंधपरक
4.6.2. वितरण
4.6.3. श्रेणीबद्ध

4.7. ग्राफ़िक प्रतिनिधित्व के साथ रिपोर्ट डिज़ाइन 

4.7.1. विपणन रिपोर्टों में ग्राफ़ का अनुप्रयोग
4.7.2. स्कोरकार्ड और केपीआई में ग्राफ़ का अनुप्रयोग
4.7.3. रणनीतिक योजनाओं में ग्राफ़ का अनुप्रयोग
4.7.4. अन्य उपयोग: विज्ञान, स्वास्थ्य, व्यवसाय 

4.8. ग्राफिक वर्णन

4.8.1. ग्राफिक वर्णन
4.8.2. विकास 
4.8.3. उपयोग

4.9. विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उन्मुख उपकरण 

4.9.1. अग्रिम उपकरण
4.9.2. ऑनलाइन सॉफ्टवेयर
4.9.3. खुला स्त्रोत

4.10. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में नई प्रौद्योगिकियाँ 

4.10.1. वास्तविकता विजुअल प्रणाली 
4.10.2. वास्तविकता संवर्धन और सुधार प्रणालियाँ
4.10.3. इंटेलिजेंट प्रणाली

मॉड्यूल 5. साइंस डेटा उपकरण            

5.1. डेटा विज्ञान

5.1.1. डेटा विज्ञान
5.1.2. डेटा वैज्ञानिकों के लिए उच्च उपकरण  

5.2. डेटा, सूचना और ज्ञान

5.2.1. डेटा, सूचना और ज्ञान 
5.2.2. डेटा के प्रकार
5.2.3. डेटा स्रोत

5.3. डेटा से सूचना तक 

5.3.1. डेटा विश्लेषण
5.3.2. विश्लेषण के प्रकार
5.3.3. डेटासेट से जानकारी निकालना 

5.4. विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से जानकारी निकालना

5.4.1. एक विश्लेषण उपकरण के रूप में विज़ुअलाइज़ेशन
5.4.2. विज़ुअलाइज़ेशन के तरीके 
5.4.3. डेटासेट का विज़ुअलाइज़ेशन

5.5. डेटा गुणवत्ता

5.5.1. गुणवत्ता डेटा
5.5.2. डेटा सफाई 
5.5.3. बुनियादी डेटा प्रोसेसिंग

5.6. डेटासेट

5.6.1. डेटासेट संवर्धन
5.6.2. आयामीता का अभिशाप
5.6.3. हमारे डेटासेट का संशोधन

5.7. असंतुलित होना 

5.7.1. वर्ग असंतुलन
5.7.2. असंतुलित शमन तकनीक
5.7.3. डेटासेट को संतुलित करना

5.8. अप्रशिक्षित मॉडल 

5.8.1. पर्यवेक्षित लर्निंग
5.8.2. तरीके
5.8.3. अप्रशिक्षित मॉडल के साथ वर्गीकरण

5.9. पर्यवेक्षित मॉडल

5.9.1. पर्यवेक्षित मॉडल
5.9.2. तरीके
5.9.3. पर्यवेक्षित मॉडल के साथ वर्गीकरण

5.10. उपकरण और अच्छे अभ्यास

5.10.1. डेटा वैज्ञानिकों के लिए अच्छे अभ्यास
5.10.2. सबसे अच्छा मॉडल 
5.10.3. उपयोगी उपकरण

मॉड्यूल 6. डेटा माइनिंग चयन, प्रसंस्करण और परिवर्तन     

6.1. सांख्यिकीय अनुमान

6.1.1. वर्णनात्मक सांख्यिकी बनाम सांख्यिकीय अनुमान
6.1.2. पैरामीट्रिक प्रक्रियाएँ
6.1.3. गैर-पैरामीट्रिक प्रक्रियाएँ

6.2. खोजपूर्ण विश्लेषण

6.2.1. विवरणात्मक विश्लेषण 
6.2.2. विसुअलाईज़शन
6.2.3. डेटा तैयारी

6.3. डेटा तैयारी

6.3.1. इंटीग्रेशन और डेटा सफाई 
6.3.2. डेटा सामान्यीकरण
6.3.3. गुण परिवर्तन 

6.4. लुप्त मूल्य

6.4.1. लुप्त मूल्यों का उपचार
6.4.2. अधिकतम संभावना प्रतिरूपण विधियाँ
6.4.3. मशीन लर्निंग का उपयोग कर गुम मूल्य प्रतिरूपण

6.5. डेटा शोर 

6.5.1. शोर वर्ग और गुण
6.5.2. शोर फ़िल्टरिंग 
6.5.3. शोर का प्रभाव

6.6. आयामीता का अभिशाप

6.6.1. ओवरसैंपलिंग
6.6.2. अवर
6.6.3. बहुआयामी डेटा कटौती

6.7. सतत से असतत गुण तक

6.7.1. सतत डेटा बनाम विवेकशील डेटा
6.7.2. विवेकाधीन प्रक्रिया

6.8. आंकड़ा 

6.8.1. डेटा चयन 
6.8.2. संभावनाएँ और चयन मानदंड
6.8.3. चयन के तरीके 

6.9. उदाहरण चयन

6.9.1. उदाहरण चयन के लिए तरीके
6.9.2. प्रोटोटाइप चयन
6.9.3. उदाहरण चयन के लिए उन्नत तरीके

6.10. बड़े डेटा वातावरण में डेटा प्रोसेसिंग

6.10.1. बिग डेटा
6.10.2. क्लासिक प्रीप्रोसेसिंग बनाम विशाल
6.10.3. स्मार्ट डेटा    

मॉड्यूल 7. संभाव्यता सिद्धांत का पूर्वानुमान और विश्लेषण

7.1. समय श्रृंखला

7.1.1. समय श्रृंखला
7.1.2. उपयोग एवं प्रयोज्यता
7.1.3. संबंधित केस अध्ययन

7.2. समय श्रृंखला 

7.2.1. एसटी की प्रवृत्ति मौसमी
7.2.2. विशिष्ट विविधताएँ
7.2.3. अवशेष विश्लेषण

7.3. टाइपोलॉजी

7.3.1. अचल
7.3.2. गैर-स्टेशनरी
7.3.3. परिवर्तन और समायोजन

7.4. समय श्रृंखला के लिए योजनाएँ 

7.4.1. योगात्मक योजना (मॉडल)
7.4.2. गुणन योजना (मॉडल)
7.4.3. मॉडल का प्रकार निर्धारित करने की प्रक्रियाएँ

7.5. बुनियादी पूर्वानुमान विधियाँ

7.5.1. मीडिया
7.5.2. अनुभवहीन
7.5.3. मौसमी अनुभवहीन 
7.5.4. तरीकों की तुलना

7.6. अवशेष विश्लेषण 

7.6.1. ऑटो सहसंबंध
7.6.2. अवशेष एसीएफ
7.6.3. सहसंबंध परीक्षण

7.7. समय श्रृंखला के संदर्भ में प्रतिगमन 

7.7.1. एनोवा
7.7.2. मूलतत्त्व
7.7.3. वास्तविक उपयोगिता 

7.8. भविष्यसूचक समय श्रृंखला मॉडल

7.8.1. अरिमा
7.8.2. घातांक सुगम करना 

7.9. आर के साथ समय श्रृंखला हेरफेर और विश्लेषण

7.9.1. डेटा तैयारी
7.9.2. पैटर्न की पहचान
7.9.3. मॉडल विश्लेषण
7.9.4. भविष्यवाणी

7.10. आर के साथ संयुक्त ग्राफिकल विश्लेषण 

7.10.1. विशिष्ट स्थितियाँ
7.10.2. सरल समस्याओं के समाधान के लिए व्यावहारिक अनुप्रयोग 
7.10.3. उच्च समस्याओं के समाधान के लिए व्यावहारिक अनुप्रयोग 

मॉड्यूल 8. इंटेलिजेंट प्रणाली का डिजाइन और विकास        

8.1. डेटा प्री-प्रोसेसिंग  

8.1.1. डेटा प्री-प्रोसेसिंग
8.1.2. डेटा परिवर्तन 
8.1.3. डेटा माइनिंग

8.2. स्वचालित सीखना

8.2.1. पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित शिक्षण
8.2.2. रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग
8.2.3. अन्य शिक्षण प्रतिमान

8.3. वर्गीकरण एल्गोरिदम

8.3.1. आगमनात्मक स्वचालित लर्निंग
8.3.2. एसवीएम और केएनएन
8.3.3. रैंकिंग के लिए मेट्रिक्स और स्कोर

8.4. प्रतिगमन एल्गोरिदम 

8.4.1. रेखीय प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन और गैर-रेखीय मॉडल 
8.4.2. अस्थायी शृंखला 
8.4.3. प्रतिगमन के लिए मेट्रिक्स और स्कोर 

8.5. क्लस्टरिंग एल्गोरिदम 

8.5.1. पदानुक्रमित समूहन तकनीकें 
8.5.2. आंशिक समूहन तकनीकें 
8.5.3. क्लस्टरिंग के लिए मेट्रिक्स और स्कोर 

8.6. एसोसिएशन नियम तकनीक 

8.6.1. नियम निष्कर्षण के तरीके 
8.6.2. एसोसिएशन नियम एल्गोरिदम के लिए मेट्रिक्स और स्कोर 

8.7. उन्नत वर्गीकरण तकनीकें बहुवर्गीकरणकर्ता 

8.7.1. बैगिंग एल्गोरिदम 
8.7.2. "यादृच्छिक वन" वर्गीकरणकर्ता 
8.7.3. निर्णय वृक्षों के लिए "बूस्टिंग"। 

8.8. संभाव्य ग्राफिकल मॉडल 

8.8.1. संभाव्य मॉडल 
8.8.2. बायेसियन नेटवर्क गुण, प्रतिनिधित्व और पैरामीटरीकरण  
8.8.3. अन्य संभाव्य ग्राफिकल मॉडल 

8.9. तंत्रिका नेटवर्क 

8.9.1. कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के साथ मशीन लर्निंग 
8.9.2. फीडफॉरवर्ड नेटवर्क 

8.10. डीप लर्निंग 

8.10.1. डीप फीडफॉरवर्ड नेटवर्क 
8.10.2. संवादात्मक तंत्रिका नेटवर्क और अनुक्रम मॉडल 
8.10.3. डीप न्यूरल नेटवर्क को लागू करने के लिए उपकरण

मॉड्यूल 9. डेटा-सघन प्रणाली और वास्तुकला

9.1. बड़े डेटा अनुप्रयोगों के गैर-कार्यात्मक आवश्यकताएँ स्तंभ 

9.1.1. विश्वसनीयता 
9.1.2. अनुकूलन 
9.1.3. रख-रखाव 

9.2. डेटा मॉडल 

9.2.1. संबंधपरक मॉडल 
9.2.2. वृत्तचित्र मॉडल 
9.2.3. नेटवर्कस् डेटा मॉडल 

9.3. डेटाबेस डेटा संग्रहण और पुनर्प्राप्ति प्रबंधन 

9.3.1. हैश इंडेक्स     
9.3.2. संरचित लॉग संग्रहण 
9.3.3. पेड़ बी 

9.4. डेटा कोडिंग प्रारूप 

9.4.1. विशिष्ट भाषा प्रारूप 
9.4.2. मानकीकृत प्रारूप 
9.4.3. बाइनरी कोडिंग प्रारूप 
9.4.4. प्रक्रियाओं के बीच डेटा फ्लौस 

9.5. प्रतिकृति 

9.5.1. प्रतिकृति के उद्देश्य 
9.5.2. प्रतिकृति मॉडल 
9.5.3. प्रतिकृति के साथ समस्याएँ 

9.6. वितरित लेनदेन 

9.6.1. लेनदेन  
9.6.2. वितरित लेनदेन के लिए प्रोटोकॉल 
9.6.3. क्रमबद्ध लेनदेन 

9.7. विभाजन 

9.7.1. विभाजन के स्वरूप 
9.7.2. माध्यमिक सूचकांक इंटरैक्शन और विभाजन 
9.7.3. विभाजन पुनर्संतुलन 

9.8. ऑफ़लाइन डेटा संसाधित करना 

9.8.1. प्रचय संसाधन 
9.8.2. वितरित फ़ाइल प्रणाली 
9.8.3. मानचित्र छोटा करना 

9.9. वास्तविक समय में डेटा प्रोसेसिंग 

9.9.1. मैसेज ब्रोकर के प्रकार  
9.9.2. डेटा फ्लौस के रूप में डेटाबेस का प्रतिनिधित्व 
9.9.3. डेटा स्ट्रीम प्रोसेसिंग 

9.10. उद्यम के व्यावहारिक अनुप्रयोग 

9.10.1. पढ़ने में एकरूपता 
9.10.2. डेटा के प्रति समग्र दृष्टिकोण 
9.10.3. वितरित सेवा का स्केलिंग

मॉड्यूल 10. व्यावहारिक अनुप्रयोगव्यावसायिक क्षेत्रों में डेटा साइंस 

10.1. स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र 

10.1.1. स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र और डेटा विश्लेषण में एआई के निहितार्थ 
10.1.2. अवसर और चुनौतियाँ  

10.2. स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र के जोखिम और प्रवृत्तियाँ   

10.2.1. स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में उपयोग करें 
10.2.2. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम

10.3. वित्तीय सेवाएँ  

10.3.1. वित्तीय सेवाएँ सेवा क्षेत्र और डेटा विश्लेषण में एआई के निहितार्थ 
10.3.2. वित्तीय सेवाओं का उपयोग 
10.3.3. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम 

10.4. खुदरा 

10.4.1. खुदरा सेवा क्षेत्र और डेटा विश्लेषण में एआई के निहितार्थ 
10.4.2. खुदरा में उपयोग करें 
10.4.3. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम 

10.5. उद्योग 4.0.  

10.5.1. 4.0 उद्योग में एआई और डेटा विश्लेषण के निहितार्थ 
10.5.2. 4.0 उद्योग में उपयोग करें 

10.6. उद्योग 4.0 के जोखिम और प्रवृत्तियाँ   

10.6.1. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम 

10.7. लोक प्रशासन  

10.7.1. लोक प्रशासन में एआई और डेटा विश्लेषण के निहितार्थ 
10.7.2. लोक प्रशासन में उपयोग 
10.7.3. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम 

10.8. शैक्षिक  

10.8.1. शिक्षा में एआई और डेटा विश्लेषण के निहितार्थ 
10.8.2. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम 

10.9. वानिकी और कृषि  

10.9.1. खुदरा सेवा क्षेत्र और डेटा विश्लेषण में एआई के निहितार्थ 
10.9.2. वानिकी एवं कृषि में उपयोग 
10.9.3. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम 

10.10. मानव संसाधन     

10.10.1. मानव संसाधन प्रबंधन में एआई और डेटा विश्लेषण के निहितार्थ 
10.10.2. व्यापार जगत में व्यावहारिक अनुप्रयोग
10.10.3. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम

मॉड्यूल 11. साइबरइंटेलिजेंस और साइबर सुरक्षा        

11.1. साइबरइंटेलिजेंस 

11.1.1. साइबरइंटेलिजेंस

11.1.1.2. बुद्धिमत्ता
11.1.1.2.1. बुद्धि का चक्र

11.1.1.3. साइबरइंटेलिजेंस
11.1.1.4. साइबरइंटेलिजेंस और साइबर सुरक्षा

11.1.2. खुफिया विश्लेषक

11.1.2.1. खुफिया विश्लेषक की भूमिका
11.1.2.2. मूल्यांकन गतिविधि में खुफिया विश्लेषक के पूर्वाग्रह

11.2. साइबर सुरक्षा

11.2.1. सुरक्षा परतें
11.2.2. साइबर खतरों की पहचान

11.2.2.1. बाहरी खतरे
11.2.2.2. आंतरिक खतरे

11.2.3. प्रतिकूल खतरे

11.2.3.1. सोशल इंजीनियरिंग
11.2.3.2. सामान्यतः प्रयुक्त विधियाँ

11.3. बुद्धिमत्ता तकनीक और उपकरण

11.3.1. OSINT
11.3.2. SOCMINT
11.3.3. HUMIT
11.3.4. लिनक्स वितरण और उपकरण
11.3.5. OWISAM
11.3.6. OWISAP
11.3.7. PTES
11.3.8. OSSTM

11.4. मूल्यांकन पद्धतियाँ

11.4.1. खुफिया विश्लेषण
11.4.2. प्राप्त जानकारी की संस्था तकनीक
11.4.3. सूचना स्रोतों की विश्वसनीयता और विश्वसनीयता
11.4.4. विश्लेषण पद्धतियाँ
11.4.5. खुफिया परिणामों की प्रस्तुति

11.5. लेखापरीक्षा और दस्तावेज़ीकरण

11.5.1. आईटी सुरक्षा का लेखापरीक्षा
11.5.2. ऑडिटिंग के लिए दस्तावेज़ीकरण और परमिट
11.5.3. ऑडिट के प्रकार
11.5.4. वितरणयोग्य

11.5.4.1. तकनीकी प्रतिवेदन
11.5.4.2. कार्यकारी रिपोर्ट

11.6. नेटवर्क में गुमनामी

11.6.1. गुमनामी का प्रयोग 
11.6.2. गुमनामी तकनीक (प्रॉक्सी, वीपीएन)
11.6.3. टीओआर, फ्रीनेट और आईपी2 नेटवर्क

11.7. खतरे और सुरक्षा के प्रकार

11.7.1. खतरों के प्रकार
11.7.2. शारीरिक सुरक्षा
11.7.3. नेटवर्क में सुरक्षा
11.7.4. तार्किक सुरक्षा
11.7.5. वेब अनुप्रयोगों में सुरक्षा
11.7.6. मोबाइल उपकरणों में सुरक्षा

11.8. विनियम और अनुपालन

11.8.1. जीडीपीआर
11.8.2. साइबर सुरक्षा की राष्ट्रीय रणनीति 2011
11.8.3. ISO, 27000 परिवार
11.8.4. एनआईएसटी साइबर सुरक्षा ढांचा
11.8.5. सीआईपी
11.8.6. आईएसओ बिजनेस स्कूल 27032
11.8.7. बादल विनियम
11.8.8. सॉक्स
11.8.9. आईसीपी

11.9. जोखिम विश्लेषण और मेट्रिक्स

11.9.1. जोखिम का दायरा
11.9.2. संपत्ति
11.9.3. धमकियाँ
11.9.4. कमजोरियाँ
11.9.5. जोखिम का आकलन
11.9.6. जोखिम उपचार

11.10. महत्वपूर्ण साइबर सुरक्षा एजेंसियाँ

11.10.1. एनआईएसटी
11.10.2. ENISA
11.10.3. INCIBE
11.10.4. OEA
11.10.5. उनासुर - प्रोसुर

मॉड्यूल 12. मेज़बान सुरक्षा        

12.1. सुरक्षा प्रतिलिपियाँ

12.1.1. सुरक्षा प्रतियों के लिए रणनीतियाँ
12.1.2. विंडोज़ के लिए उपकरण
12.1.3. लिनक्स के लिए उपकरण
12.1.4. MacOS के लिए उपकरण

12.2. उपयोगकर्ता एंटीवायरस

12.2.1. एंटीवायरस के प्रकार
12.2.2. विंडोज़ के लिए एंटीवायरस
12.2.3. लिनक्स के लिए एंटीवायरस
12.2.4. MacOS के लिए एंटीवायरस
12.2.5. स्मार्टफ़ोन के लिए एंटीवायरस

12.3. घुसपैठ डिटेक्टर-एचआईडीएस

12.3.1. घुसपैठ का पता लगाने के तरीके
12.3.2. सागन
12.3.3. सहयोगी
12.3.4. राखुंटर

12.4. स्थानीय फ़ायरवॉल

12.4.1. विंडोज़ के लिए फ़ायरवॉल
12.4.2. लिनक्स के लिए फ़ायरवॉल
12.4.3. MacOS के लिए फ़ायरवॉल

12.5. पासवर्ड प्रबंधक

12.5.1. पासवर्ड
12.5.2. लास्ट पास
12.5.3. कीपास
12.5.4. चिपचिपा पासवर्ड
12.5.5. रोबोफार्म

12.6. फ़िशिंग डिटेक्टर

12.6.1. फ़िशिंग का मैन्युअल पता लगाना
12.6.2. एंटीफ़िशिंग उपकरण

12.7. स्पाइवेयर

12.7.1. परिहार तंत्र
12.7.2. एंटीस्पाइवेयर उपकरण

12.8. ट्रैकर्स

12.8.1. प्रणाली की सुरक्षा के उपाय
12.8.2. एंटी-ट्रैकिंग उपकरण

12.9. ईडीआर - अंतिम बिंदु का पता लगाना और प्रतिक्रिया

12.9.1. ईडीआर प्रणाली का व्यवहार
12.9.2. ईडीआर और एंटीवायरस के बीच अंतर
12.9.3. ईडीआर प्रणाली का भविष्य

12.10. सॉफ़्टवेयर इंस्टालेशन पर नियंत्रण

12.10.1. रिपॉजिटरी और सॉफ्टवेयर स्टोर
12.10.2. अनुमत या निषिद्ध सॉफ़्टवेयर की सूची
12.10.3. उन्नयन मानदंड
12.10.4. सॉफ़्टवेयर स्थापित करने के विशेषाधिकार

मॉड्यूल 13. नेटवर्क सुरक्षा (परिधि)            

13.1. जांच प्रणाली और खतरे की रोकथाम

13.1.1. सुरक्षा घटनाओं की सामान्य रूपरेखा
13.1.2. वर्तमान रक्षा प्रणालियाँ: गहराई और एसओसी में रक्षा
13.1.3. वर्तमान नेटवर्क वास्तुकला

13.1.4. घटना का पता लगाने और रोकथाम के लिए उपकरणों के प्रकार

13.1.4.1. नेटवर्क आधारित प्रणाली
13.1.4.2. होस्ट आधारित प्रणाली
13.1.4.3. केंद्रीकृत प्रणाली

13.1.5. इंस्टेंस/होस्ट, कंटेनर और सर्वर रहित संचार और डिस्कवरी

13.2. फ़ायरवॉल

13.2.1. फ़ायरवॉल के प्रकार 
13.2.2. हमले और शमन
13.2.3. कर्नेल लिनक्स में सामान्य फ़ायरवॉल

13.2.3.1. यूएफडब्ल्यू
13.2.3.2. Nftables और Iptables
13.2.3.3. फ़ायरवॉल

13.2.4. प्रणाली लॉग पर आधारित डिटेक्शन प्रणाली

13.2.4.1. टीसीपी रैपर्स
13.2.4.2. ब्लॉकहोस्ट और डेनिहोस्ट
13.2.4.3. Fai2ban

13.3. जांच प्रणाली और घुसपैठ रोकथाम (आईडीएस/आईपीएस)

13.3.1. आईडीएस/आईपीएस पर हमले
13.3.2.  आईडीएस/आईपीएस प्रणाली

13.3.2.1. फक-फक करना
13.3.2.2. Suricata

13.4. अगली पीढ़ी के फ़ायरवॉल (एनजीएफडब्ल्यू)

13.4.1. एनजीएफडब्ल्यू और पारंपरिक फ़ायरवॉल के बीच अंतर
13.4.2. मुख्य क्षमताएँ
13.4.3. वाणिज्यिक समाधान
13.4.4. क्लाउड सेवाओं के लिए फ़ायरवॉल

13.4.4.1.  वीपीसी क्लाउड वास्तुकला
13.4.4.2. एसीएलएस क्लाउड
13.4.4.3. सुरक्षा समूह

13.5. प्रतिनिधि

13.5.1. प्रतिनिधि के प्रकार
13.5.2. प्रतिनिधि उपयोग के फायदे और नुकसान

13.6. एंटीवायरस मोटर्स

13.6.1. मैलवेयर और आईओसी का सामान्य संदर्भ
13.6.2. एंटीवायरस मोटर्स की समस्याएं

13.7. मेल सुरक्षा प्रणालियाँ

13.7.1. स्पैम - विरोधी

13.7.1.1. सफ़ेद और काली सूचियाँ
13.7.1.2. बायेसियन फ़िल्टर

13.7.2. मेल गेटवे (एमजीडब्ल्यू)

13.8. सिएम

13.8.1. वास्तुकला और घटक
13.8.2. सहसंबंध नियम और उपयोग के मामले
13.8.3. सिएम प्रणाली की वर्तमान चुनौतियाँ

13.9. SOAR

13.9.1. SOAR और सिएम: शत्रु या सहयोगी
13.9.2. SOAR प्रणाली का भविष्य

13.10. अन्य नेटवर्क आधारित प्रणाली

13.10.1. WAF
13.10.2. NAC
13.10.3. हनीपोट्स और हनीनेट्स
13.10.4. CASB

मॉड्यूल 14. स्मार्टफ़ोन सुरक्षा            

14.1. मोबाइल उपकरणों की दुनिया

14.1.1. मोबाइल प्लेटफ़ॉर्म के प्रकार
14.1.2. iOS उपकरणों
14.1.3. एंड्रॉइड उपकरणों

14.2. मोबाइल सुरक्षा का प्रबंधन

14.2.1. OWASP मोबाइल सुरक्षा परियोजना

14.2.1.1. शीर्ष 10 कमजोरियाँ

14.2.2. संचार, नेटवर्क और कनेक्शन मोड

14.3. बिजनेस वर्ल्ड में मोबाइल उपकरणों

14.3.1. जोखिम
14.3.2. सुरक्षा नीतियाँ
14.3.3. उपकरणों की निगरानी 
14.3.4. मोबाइल उपकरणों प्रबंधन (एमडीएम)

14.4. उपयोगकर्ता गोपनीयता और डेटा सुरक्षा

14.4.1. सूचना स्थितियाँ
14.4.2. डेटा की सुरक्षा और गोपनीयता

14.4.2.1. लाइसेंस
14.4.2.2. एन्क्रिप्शन

14.4.3. सुरक्षित डेटा संग्रहण

14.4.3.1. सुरक्षित iOS संग्रहण
14.4.3.2. सुरक्षित एंड्रॉइड स्टोरेज

14.4.4. अनुप्रयोग विकास में सर्वोत्तम अभ्यास

14.5. कमजोरियाँ और आक्रमण कारक

14.5.1. कमजोरियाँ
14.5.2. हमला वेक्टर

14.5.2.1. मैलवेयर
14.5.2.2. डेटा निष्कासन
14.5.2.3. डेटा मेनिपुलेशन

14.6. मुख्य खतरे

14.6.1. जबरदस्ती उपयोगकर्ता
14.6.2. मैलवेयर

14.6.2.1. मैलवेयर के प्रकार

14.6.3. सोशल इंजीनियरिंग
14.6.4. डेटा रिसाव
14.6.5. सूचना चोरी
14.6.6. असुरक्षित वाई-फ़ाई नेटवर्क
14.6.7. पुराना सॉफ्टवेयर
14.6.8. दुर्भावनापूर्ण अनुप्रयोग
14.6.9. असुरक्षित पासवर्ड
14.6.10. कमज़ोर विन्यास या अस्तित्वहीन सुरक्षा
14.6.11. भौतिक प्रवेश
14.6.12. उपकरणों की हानि या चोरी
14.6.13. पहचान की चोरी (अखंडता)
14.6.14. कमजोर या टूटी हुई क्रिप्टोग्राफी
14.6.15. सेवा से इनकार (DoS)

14.7. मुख्य हमले

14.7.1. फ़िशिंग हमले
14.7.2. संचार के तरीकों से संबंधित हमले
14.7.3. स्मिशिंग हमले
14.7.4. क्रिप्टोजैकिंग हमले
14.7.5. बीच वाला व्यक्ति

14.8. हैकिंग

14.8.1. रूटिंग और जेलब्रेकिंग
14.8.2. मोबाइल हमले की शारीरिक रचना

14.8.2.1. ख़तरे का प्रचार
14.8.2.2. उपकरणों पर मैलवेयर की स्थापना
14.8.2.3. अटलता
14.8.2.4. पेलोड निष्पादन और सूचना निष्कर्षण

14.8.3. iOS उपकरणों पर हैकिंग: तंत्र और उपकरण
14.8.4. एंड्रॉइड उपकरणों पर हैकिंग: तंत्र और उपकरण

14.9. भेदन परीक्षण

14.9.1. iOS पेनटेस्टिंग
14.9.2. एंड्रॉइड पेनटेस्टिंग
14.9.3. औजारें

14.10. संरक्षण और सुरक्षा

14.10.1. सुरक्षा विन्यास

14.10.1.1. iOS उपकरणों में
14.10.1.2. एंड्रॉइड उपकरणों में

14.10.2. सुरक्षा उपाय
14.10.3. सुरक्षा उपकरण

मॉड्यूल 15. आईओटी सुरक्षा            

15.1. उपकरण

15.1.1. उपकरणों के प्रकार
15.1.2. मानकीकृत वास्तुकला

15.1.2.1. ONEM2M
15.1.2.2. IoTWF

15.1.3. अनुप्रयोग प्रोटोकॉल
15.1.4. कनेक्टिविटी टेक्नोलॉजीज

15.2. IoT उपकरण अनुप्रयोग क्षेत्र

15.2.1. स्मार्ट घर
15.2.2. स्मार्ट शहर
15.2.3. परिवहन
15.2.4. पहनने योग्य
15.2.5. स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र
15.2.6. IioT

15.3. संचार प्रोटोकॉल

15.3.1. QTTM
15.3.2. LWM2M
15.3.3. OMA-DM
15.3.4. TR-069

15.4. स्मार्ट घर

15.4.1. घर स्वचालन
15.4.2. नेटवर्कस्
15.4.3. इलेक्ट्रोडोमेस्टिक्स
15.4.4. निगरानी एवं सुरक्षा

15.5. स्मार्ट शहर

15.5.1. रोशनी
15.5.2. अंतरिक्ष-विज्ञान
15.5.3. सुरक्षा/ सैफ्टी

15.6. परिवहन

15.6.1. स्थानीयकरण
15.6.2. भुगतान करना और सेवाएँ प्राप्त करना
15.6.3. कनेक्टिविटी

15.7. पहनने योग्य

15.7.1. बुद्धिमान कपड़े
15.7.2. बुद्धिमान आभूषण
15.7.3. बुद्धिमान घड़ियाँ

15.8. स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र

15.8.1. व्यायाम निगरानी/हृदय ताल
15.8.2. मरीजों और बुजुर्ग लोगों की निगरानी
15.8.3. प्रत्यारोपण
15.8.4. सर्जिकल रोबोट

15.9. कनेक्टिविटी

15.9.1. वाई-फ़ाई/गेटवे
15.9.2. ब्लूटूथ
15.9.3. सम्मिलित कनेक्टिविटी

15.10. प्रतिभूतिकरण

15.10.1. समर्पित नेटवर्क
15.10.2. पासवर्ड प्रबंधक
15.10.3. एन्क्रिप्टेड प्रोटोकॉल का उपयोग
15.10.4. युक्तियों का प्रयोग करें

मॉड्यूल 16. नैतिक हैकिंग                

16.1. काम का माहौल

16.1.1. लिनक्स वितरण

16.1.1.1. काली लिनक्स - आक्रामक सुरक्षा
16.1.1.2. तोता ओएस
16.1.1.3. उबंटू

16.1.2. वर्चुअलाइजेशन प्रणाली
16.1.3. सैंडबॉक्स
16.1.4. प्रयोगशालाओं की तैनाती

16.2. तरीके

16.2.1. OSSTM
16.2.2. OWASP
16.2.3. एनआईएसटी
16.2.4. PTES
16.2.5. ISSAF

16.3. फूटप्रिन्टिंग

16.3.1. ओपन-सोर्स इंटेलिजेंस (OSINT)
16.3.2. डेटा उल्लंघनों और कमजोरियों की खोज करें
16.3.3. निष्क्रिय उपकरणों का उपयोग

16.4. नेटवर्क स्कैनिंग

16.4.1.  स्कैनिंग उपकरण

16.4.1.1. Nmap
16.4.1.2. Hping3
16.4.1.3. अन्य स्कैनिंग उपकरण

16.4.2. स्कैनिंग तकनीक
16.4.3. फ़ायरवॉल एल और आईडीएस चोरी तकनीक
16.4.4. बैनर हथियाना
16.4.5. नेटवर्क आरेख

16.5. गणना

16.5.1. एसएमटीपी गणना
16.5.2. डीएनएस गणना
16.5.3. NetBIOS और सांबा गणना
16.5.4. एलडीएपी गणना
16.5.5. एसएनएमपी गणना
16.5.6. गणना की अन्य तकनीकें

16.6. भेद्यता विश्लेषण

16.6.1. भेद्यता स्कैनिंग समाधान

16.6.1.1. क्वालिस
16.6.1.2. नेसस
16.6.1.3. सीएफआई लैनगार्ड

16.6.2. भेद्यता स्कोरिंग प्रणाली

16.6.2.1. CVSS
16.6.2.2. CVE
16.6.2.3. NVD

16.7. वायरलेस नेटवर्क पर हमले  

16.7.1. वायरलेस नेटवर्क की हैकिंग पद्धति

16.7.1.1. वाई-फाई डिस्कवरी
16.7.1.2. यातायात विश्लेषण
16.7.1.3. हवाई हमले

16.7.1.3.1. WEP हमले
16.7.1.3.2. WPA/WPA2 हमले

16.7.1.4. दुष्ट जुड़वां हमले
16.7.1.5. WPS हमले
16.7.1.6. धक्रका

16.7.2. वायरलेस सुरक्षा के लिए उपकरण

16.8. वेब सर्वर की हैकिंग

16.8.1. क्रॉस साइट स्क्रिप्टिंग
16.8.2. CSRF
16.8.3. अपहरण सत्र
16.8.4. एसक्यूएल इंजेक्षन

16.9. कमजोरियों का शोषण

16.9.1. ज्ञात कारनामों का उपयोग 
16.9.2. ज्ञात मेटास्प्लोइट का उपयोग
16.9.3. मैलवेयर का उपयोग

16.9.3.1. परिभाषा और दायरा
16.9.3.2. मैलवेयर जेनरेशन
16.9.3.3. एंटीवायरस समाधानों को बायपास करना

16.10. अटलता

16.10.1. रूटकिट्स इंस्टालेशन
16.10.2. एनकैट का उपयोग
16.10.3. बैकडोर के लिए निर्धारित कार्यों का उपयोग
16.10.4. उपयोगकर्ता निर्माण
16.10.5. HIDS खोज

मॉड्यूल 17. रिवर्स इंजीनियरिंग        

17.1. संकलनकर्ता

17.1.1. कोड के प्रकार
17.1.2. एक कंपाइलर के लिए चरण
17.1.3. प्रतीकों की तालिका
17.1.4. गलती प्रबंधक
17.1.5. जीसीसी कंपाइलर

17.2. कंपाइलर्स में विश्लेषण के प्रकार

17.2.1. शाब्दिक विश्लेषण

17.2.1.1. शब्दावली
17.2.1.2. शाब्दिक घटक
17.2.1.3. लेक्स लेक्सिकल विश्लेषक

17.2.2. वाक्यात्मक विश्लेषण

17.2.2.1. प्रसंग-मुक्त व्याकरण
17.2.2.2. वाक्यात्मक विश्लेषण के प्रकार 

17.2.2.2.1. ऊपर से नीचे तक विश्लेषण
17.2.2.2.2. बॉटम-अप विश्लेषण

17.2.2.3. वाक्यात्मक वृक्ष और व्युत्पत्तियाँ
17.2.2.4. सिंटैक्टिक एनालाइजर के प्रकार

17.2.2.4.1. एलआर विश्लेषक (बाएं से दाएं)
17.2.2.4.2. एलएएलआर विश्लेषक

17.2.3. सिमेंटिक विश्लेषण

17.2.3.1. गुण व्याकरण
17.2.3.2. एस-जिम्मेदार
17.2.3.3. एल-जिम्मेदार

17.3. असेंबलर में डेटा संरचनाएँ

17.3.1. वेरिएबल्स
17.3.2. सरणियों
17.3.3. संकेत
17.3.4. संरचनाएँ
17.3.5. ओब्जेक्ट्स

17.4. असेंबलर कोड संरचनाएँ

17.4.1. चयन संरचनाएँ

17.4.1.1. यदि, अन्यथा यदि, अन्यथा
17.4.1.2. बदलना

17.4.2. पुनरावृत्ति संरचनाएँ

17.4.2.1. के लिए
17.4.2.2. जबकि
17.4.2.3. ब्रेक का उपयोग

17.4.3. कार्य

17.5. X86 हार्डवेयर वास्तुकला

17.5.1. x86 प्रोसेसर वास्तुकला
17.5.2. X86 डेटा संरचनाएँ 
17.5.3. x86 कोड संरचनाएँ

17.6. एआरएम हार्डवेयर वास्तुकला

17.6.1. एआरएम प्रोसेसर वास्तुकला
17.6.2. एआरएम डेटा संरचनाएँ
17.6.3. एआरएम कोड संरचनाएँ

17.7. स्थैतिक कोड विश्लेषण

17.7.1. जुदा करने वाले
17.7.2. IDA
17.7.3. कोड पुनर्निर्माणकर्ता

17.8. डायनेमिक्स कोड विश्लेषण

17.8.1. क्रय व्यवहार विश्लेषण

17.8.1.1. संचार
17.8.1.2. मॉनिटरिंग

17.8.2. लिनक्स कोड डिबगर्स
17.8.3. विंडोज़ कोड डिबगर्स

17.9. सैंडबॉक्स

17.9.1. सैंडबॉक्स वास्तुकला
17.9.2. सैंडबॉक्स से बचाव
17.9.3. पता लगाने की तकनीक
17.9.4. बचने की तकनीकें
17.9.5. जवाबीउपाय
17.9.6. लिनक्स में सैंडबॉक्स
17.9.7. विंडोज़ में सैंडबॉक्स
17.9.8. MacOS में सैंडॉक्स
17.9.9. एंड्रॉइड में सैंडबॉक्स

17.10. मैलवेयर विश्लेषण

17.10.1. मैलवेयर के विश्लेषण के तरीके
17.10.2. मैलवेयर अस्पष्टीकरण तकनीकें

17.10.2.1. निष्पादन योग्य अस्पष्टता
17.10.2.2. निष्पादन वातावरण का प्रतिबंध

17.10.3. मैलवेयर विश्लेषण उपकरण 

मॉड्यूल 18. सुरक्षित विकास                

18.1. सुरक्षित विकास

18.1.1. गुणवत्ता, कार्यक्षमता और सुरक्षा
18.1.2. गोपनीयता, सत्यनिष्ठा और उपलब्धता
18.1.3. सॉफ्टवेयर विकास जीवन चक्र

18.2. आवश्यकताएँ चरण

18.2.1. प्रमाणीकरण नियंत्रण
18.2.2. भूमिका और विशेषाधिकार नियंत्रण
18.2.3. जोखिम-उन्मुख आवश्यकताएँ
18.2.4. विशेषाधिकार अनुमोदन

18.3. विश्लेषण और डिज़ाइन चरण

18.3.1. घटक पहुंच और प्रणाली प्रशासन
18.3.2. ऑडिट ट्रैल्स
18.3.3. सत्र प्रबंधन
18.3.4. ऐतिहासिक डेटा
18.3.5. उचित त्रुटि प्रबंधन
18.3.6. कार्यों का पृथक्करण

18.4. कार्यान्वयन और कोडिंग चरण

18.4.1. विकास वातावरण सुनिश्चित करना
18.4.2. तकनीकी दस्तावेज़ीकरण की तैयारी
18.4.3. सुरक्षित कोडिंग
18.4.4. संचार सुरक्षा

18.5. सुरक्षित कोडिंग की अच्छी प्रथाएँ

18.5.1. प्रवेश डेटा का सत्यापन
18.5.2. आउटपुट डेटा की कोडिंग
18.5.3. प्रोग्रामिंग शैली
18.5.4. लॉग प्रबंधन बदलें
18.5.5. क्रिप्टोग्राफ़िक प्रथाएँ
18.5.6. गलतियों और लॉग का प्रबंधन
18.5.7. फ़ाइल प्रबंधन
18.5.8. स्मृति प्रबंधन
18.5.9. सुरक्षा कार्यों का मानकीकरण और पुन: उपयोग 

18.6. सर्वर की तैयारी और हार्डनिंग

18.6.1. सर्वर पर उपयोगकर्ताओं, समूहों और भूमिकाओं का प्रबंधन
18.6.2. सॉफ्टवेयर स्थापना
18.6.3. सर्वर हार्डनिंग 
18.6.4. अनुप्रयोग परिवेश का मजबूत विन्यास

18.7. डीबी तैयारी और हार्डनिंग

18.7.1. डीबी इंजन अनुकूलन
18.7.2. एप्लिकेशन के लिए अपना स्वयं का उपयोगकर्ता बनाएँ
18.7.3. उपयोगकर्ता को आवश्यक विशेषाधिकार सौंपना
18.7.4. डीबी का सख्त होना

18.8. परीक्षण चरण

18.8.1. सुरक्षा नियंत्रण में गुणवत्ता नियंत्रण
18.8.2. चरणबद्ध कोड निरीक्षण
18.8.3. विन्यास प्रबंधन की जाँच करना
18.8.4. ब्लैक बॉक्स परीक्षण

18.9. उत्पादन में परिवर्तन की तैयारी

18.9.1. परिवर्तन नियंत्रण निष्पादित करें
18.9.2. उत्पादन परिवर्तन प्रक्रिया को पूरा करें
18.9.3. रोलबैक प्रक्रिया निष्पादित करें
18.9.4. प्री-प्रोडक्शन परीक्षण

18.10. रखरखाव चरण

18.10.1.  जोखिम-आधारित आश्वासन
18.10.2. व्हाइट बॉक्स सुरक्षा रखरखाव परीक्षण
18.10.3. ब्लैक बॉक्स सुरक्षा रखरखाव परीक्षण

मॉड्यूल 19. फोरेंसिक विश्लेषण

19.1. डेटा अधिग्रहण और दोहराव

19.1.1. अस्थिर डेटा अधिग्रहण

19.1.1.1. व्यवस्था जानकारी
19.1.1.2. नेटवर्क जानकारी
19.1.1.3. अस्थिरता क्रम

19.1.2. स्थैतिक डेटा अधिग्रहण

19.1.2.1. डुप्लिकेट छवि बनाना
19.1.2.2. हिरासत दस्तावेज़ की एक श्रृंखला तैयार करना

19.1.3. प्राप्त डेटा के सत्यापन के लिए तरीके

19.1.3.1. लिनक्स के लिए तरीके
19.1.3.2. विंडोज़ के लिए तरीके

19.2. एंटीफोरेंसिक तकनीकों का मूल्यांकन और हार

19.2.1. एंटीफोरेंसिक तकनीकों के उद्देश्य
19.2.2. डेटा हटाना

19.2.2.1. डेटा हटाना और फ़ाइलें
19.2.2.2. फ़ाइल रिकवरी
19.2.2.3. हटाए गए विभाजनों की पुनर्प्राप्ति

19.2.3. पासवर्ड सुरक्षा
19.2.4. स्टेग्नोग्राफ़ी
19.2.5. सुरक्षित डिवाइस वाइपिंग
19.2.6. एन्क्रिप्शन

19.3. ऑपरेटिंग प्रणाली का फोरेंसिक विश्लेषण

19.3.1. विंडोज़ फोरेंसिक विश्लेषण
19.3.2. लिनक्स फोरेंसिक विश्लेषण
19.3.3. मैक फोरेंसिक विश्लेषण

19.4. नेटवर्क फोरेंसिक विश्लेषण

19.4.1. लॉग विश्लेषण
19.4.2. डेटा का सहसंबंध 
19.4.3. नेटवर्क जांच
19.4.4. नेटवर्क फोरेंसिक विश्लेषण में अनुसरण करने योग्य चरण

19.5. वेब फोरेंसिक विश्लेषण

19.5.1. वेब हमलों की जांच
19.5.2. हमले का पता लगाना
19.5.3. आईपी ​​पता स्थान

19.6. डेटाबेस का फोरेंसिक विश्लेषण

19.6.1. एMSSQL फोरेंसिक विश्लेषण
19.6.2. MySQL फोरेंसिक विश्लेषण
19.6.3. PostgreSQL फोरेंसिक विश्लेषण
19.6.4.  MongoDB फोरेंसिक विश्लेषण

19.7. क्लाउड फोरेंसिक विश्लेषण

19.7.1. क्लाउड में अपराधों के प्रकार

19.7.1.1. विषय के रूप में क्लाउड
19.7.1.2. वस्तु के रूप में क्लाउड
19.7.1.3. उपकरण के रूप में क्लाउड

19.7.2. क्लाउड फोरेंसिक की चुनौतियाँ
19.7.3. क्लाउड में भंडारण सेवाओं की जांच
19.7.4. क्लाउड के लिए फोरेंसिक विश्लेषण उपकरण 

19.8. ईमेल अपराधों की जांच

19.8.1. मेल प्रणाली

19.8.1.1. मेल ग्राहक
19.8.1.2. सर्वर ग्राहक
19.8.1.3. SMTP सर्वर
19.8.1.4. POP3 सर्वर
19.8.1.5.  IMAP4 सर्वर

19.8.2. मेल अपराध
19.8.3. मेल संदेश

19.8.3.1. मानक शीर्षलेख
19.8.3.2. विस्तारित शीर्षलेख

19.8.4. इन अपराधों की जांच के लिए कदम
19.8.5. ईमेल के लिए फोरेंसिक उपकरण

19.9. मोबाइलों का फोरेंसिक विश्लेषण

19.9.1. सेलुलर नेटवर्क

19.9.1.1. नेटवर्क के प्रकार
19.9.1.2. CDR सामग्री

19.9.2. सब्सक्राइबर आइडेंटिटी मॉड्यूल (सिम)
19.9.3. तार्किक अधिग्रहण
19.9.4. भौतिक अधिग्रहण
19.9.5. फ़ाइल प्रणाली अधिग्रहण

19.10. फोरेंसिक रिपोर्ट लेखन और प्रस्तुति

19.10.1. फोरेंसिक रिपोर्ट के महत्वपूर्ण पहलू
19.10.2. रिपोर्टों का वर्गीकरण और प्रकार
19.10.3. रिपोर्ट लिखने के लिए मार्गदर्शिका
19.10.4. रिपोर्ट प्रस्तुत करना

19.10.4.1. गवाही देने के लिए पूर्व तैयारी
19.10.4.2. निक्षेप
19.10.4.3. मीडिया से निपटना

मॉड्यूल 20. IT सुरक्षा में वर्तमान और भविष्य की चुनौतियाँ

20.1. ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी

20.1.1. आवेदन की गुंजाइश
20.1.2. गोपनीयता की गारंटी
20.1.3. गैर-अस्वीकृति की गारंटी

20.2. डिजिटल मनी

20.2.1. बिटकोईन
20.2.2. क्रिप्टोकरेंसी
20.2.3. क्रिप्टोक्यूरेंसी खनन
20.2.4. पिरामिड योजनाएँ
20.2.5. अन्य संभावित अपराध और समस्याएँ

20.3. डीपफेक

20.3.2. मीडिया का प्रभाव
20.3.3. समाज के लिए खतरा
20.3.4. जांच तंत्र

20.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता का भविष्य

20.4.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता और संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग
20.4.2. ग्राहक सेवा को सरल बनाने के लिए उपयोग

20.5. डिजिटल गोपनीयता

20.5.1. नेटवर्क में डेटा का मूल्य
20.5.2. नेटवर्क में डेटा का उपयोग
20.5.3. गोपनीयता और डिजिटल पहचान का प्रबंधन

20.6. साइबर संघर्ष, साइबर अपराधी और साइबर हमले

20.6.1. अंतर्राष्ट्रीय संघर्षों में साइबर सुरक्षा का प्रभाव
20.6.2. सामान्य जनसंख्या पर साइबर हमलों के परिणाम
20.6.3. साइबर अपराधियों के प्रकार सुरक्षा उपाय

20.7. टेलीवर्क

20.7.1. कोविड19 के दौरान और उसके बाद टेलीवर्क क्रांति
20.7.2. पहुँच बाधाएँ
20.7.3. हमलावर सतह की विविधता
20.7.4. कर्मचारी की जरूरतें

20.8. उभरती वायरलेस तकनीकें

20.8.1. WPA3
20.8.2. 5G
20.8.3. मिलीमीटर तरंगें
20.8.4. "अधिक प्राप्त करें" के बजाय "स्मार्ट बनें" की प्रवृत्ति

20.9. नेटवर्क में भविष्य का संबोधन

20.9.1. आईपी ​​​​एड्रेसिंग के साथ वर्तमान समस्याएँ
20.9.2. IPv6
20.9.2. IPv4+
20.9.3. IPv4 की तुलना में Ipv4+ के लाभ
20.9.4. IPv4 की तुलना में Ipv6 के लाभ

20.10. जनसंख्या में प्रारंभिक और सतत शिक्षा के बारे में जागरूकता बढ़ाने की चुनौती

20.10.1. सरकार की वर्तमान रणनीतियाँ
20.10.2. सीखने के प्रति जनसंख्या का प्रतिरोध
20.10.3. कंपनियों द्वारा अपनाई जाने वाली प्रशिक्षण योजनाएँ

दोबारा मत सोचो, आप जानते हैं कि इस उच्च स्नातकोत्तर उपाधि के साथ, आप बहुत आगे तक जाएंगे”