مراحل حرفه‌ای PT:
1. جمع‌آوری اطلاعات هوشمند (OSINT پیشرفته)
   - ابزار: Maltego, SpiderFoot, Recon-ng
   - تکنیک: گذرنامه‌های سازمانی، کارمندان، زیردامنه‌ها

2. مدلسازی تهدید (Threat Modeling)
   - روش: STRIDE, DREAD, PASTA
   - شناسایی دارایی‌های حیاتی و مسیرهای حمله

3. تست نفوذ شبکه عمیق
   - Evasion Techniques: پرش از Air-Gapped Networks
   - Post-Exploitation: Persistence, Lateral Movement, Privilege Escalation

4. تست نفوذ ابری
   - AWS: S3 Buckets, IAM Misconfigurations, Lambda Functions
   - Azure: Storage Accounts, Key Vaults, Managed Identities

5. تست نفوذ سخت‌افزاری و IoT
   - UART, JTAG, SPI Analysis
   - Firmware Extraction and Analysis

# پروژه عملی: سیستم مدیریت کلید ساده
from cryptography.hazmat.primitives import hashes
from cryptography.hazmat.primitives.kdf.pbkdf2 import PBKDF2
from cryptography.hazmat.primitives.ciphers import Cipher, algorithms, modes
import os

class SimpleKeyManagement:
    def __init__(self):
        self.key_store = {}
    
    def derive_key(self, password, salt):
        """استخراج کلید از رمز عبور"""
        kdf = PBKDF2(
            algorithm=hashes.SHA256(),
            length=32,
            salt=salt,
            iterations=100000
        )
        return kdf.derive(password.encode())
    
    def encrypt_data(self, key, plaintext):
        """رمزنگاری داده با AES-GCM"""
        iv = os.urandom(12)
        cipher = Cipher(
            algorithms.AES(key),
            modes.GCM(iv)
        )
        encryptor = cipher.encryptor()
        ciphertext = encryptor.update(plaintext) + encryptor.finalize()
        return iv + encryptor.tag + ciphertext

۱. شناسایی (Identify)
   - فهرست دارایی‌ها (Asset Inventory)
   - ارزیابی ریسک (Risk Assessment)
   - چارچوب‌های حاکمیتی (NIST CSF, ISO 27001)

۲. حفاظت (Protect)
   - کنترل‌های دسترسی (Access Control)
   - آگاهی‌بخشی (Security Awareness)
   - حفاظت داده (Data Protection)

۳. تشخیص (Detect)
   - مانیتورینگ مداوم (Continuous Monitoring)
   - تحلیل ناهنجاری (Anomaly Detection)
   - تست امنیتی (Security Testing)

۴. پاسخ (Respond)
   - برنامه پاسخ به حوادث (IR Plan)
   - تحلیل ریشه‌ای (Root Cause Analysis)
   - ارتباط‌ات (Communications)

۵. بازیابی (Recover)
   - برنامه بازیابی (Recovery Plan)
   - بهبود فرآیندها (Process Improvement)
   - درس‌آموخته‌ها (Lessons Learned)

مسئولیت‌ها:
  - مانیتورینگ اولیه آلارم‌ها
  - طبقه‌بندی حوادث (Triage)
  - اجرای playbook‌های استاندارد

مهارت‌های مورد نیاز:
  - آشنایی با SIEM Query Language
  - تشخیص حملات متداول (Brute Force, DDoS)
  - اسکریپت‌نویسی پایه (Python/Bash)

ابزارها:
  - Splunk/QRadar/Elastic SIEM
  - ServiceNow/Ticketing System
  - VirusTotal/Hybrid Analysis

مسئولیت‌ها:
  - تحلیل عمیق حوادث
  - هانتینگ تهدیدات (Threat Hunting)
  - توسعه قوانین تشخیص (Use Case Development)

مهارت‌های مورد نیاز:
  - تحلیل لاگ پیشرفته
  - آشنایی با تهدیدات APT
  - توسعه ابزارهای تحلیلی

ابزارها:
  - MITRE ATT&CK Navigator
  - Sigma Rules/YARA Rules
  - Sandbox Analysis Tools

مسئولیت‌ها:
  - مدیریت حوادث بحرانی
  - تحلیل بدافزار (Malware Analysis)
  - هماهنگی با تیم‌های خارجی

مهارت‌های مورد نیاز:
  - ممیوری فارنزیک (Memory Forensics)
  - تحلیل شبکه پیشرفته (PCAP Analysis)
  - توسعه اکسپلویت

ابزارها:
  - Volatility/ Rekall
  - Wireshark/TShark
  - IDA Pro/Ghidra

# معماری سیستم VMS
class VulnerabilityManagementSystem:
    def __init__(self):
        self.scanners = []
        self.vulnerabilities = []
        self.assets = []
    
    def integrated_scanning(self):
        """اسکن ترکیبی"""
        return {
            'network': self.run_nessus_scan(),
            'web': self.run_zap_scan(),
            'cloud': self.run_prowler_scan(),
            'container': self.run_trivy_scan()
        }
    
    def risk_scoring(self, vulnerability):
        """امتیازدهی ریسک با CVSS و زمینه سازمانی"""
        base_score = vulnerability.cvss_score
        context_score = self.calculate_business_context(vulnerability)
        exploitability = self.check_exploit_availability(vulnerability)
        
        return (base_score * 0.6) + (context_score * 0.3) + (exploitability * 0.1)
    
    def remediation_workflow(self):
        """گردش کار اصلاح خودکار"""
        return {
            'ticket_creation': self.create_jira_ticket(),
            'patch_management': self.integrate_with_wsus(),
            'verification': self.rescan_after_fix(),
            'reporting': self.generate_compliance_report()
        }

class SecurityAwarenessPlatform:
    def __init__(self):
        self.users = []
        self.modules = []
        self.phishing_simulations = []
    
    def create_training_module(self, topic, difficulty):
        """ایجاد ماژول آموزشی تعاملی"""
        return {
            'interactive_labs': self.deploy_docker_lab(),
            'gamification': self.add_points_and_badges(),
            'assessment': self.create_quiz(),
            'personalization': self.adapt_to_user_role()
        }
    
    def phishing_simulation(self):
        """شبیه‌سازی حمله فیشینگ کنترل شده"""
        return {
            'template_creation': self.clone_legitimate_email(),
            'delivery': self.send_to_target_group(),
            'tracking': self.monitor_clicks_and_reports(),
            'feedback': self.provide_instant_coaching()
        }
    
    def metrics_and_reporting(self):
        """اندازه‌گیری اثربخشی آموزش"""
        metrics = {
            'phishing_click_rate': self.calculate_click_rate(),
            'training_completion': self.track_completion(),
            'behavior_change': self.measure_security_incidents(),
            'roi': self.calculate_training_roi()
        }
        return self.generate_executive_dashboard(metrics)

مراحل ادغام امنیت در DevOps:

۱. Shift Left Security
   - SAST در IDE توسعه‌دهندگان
   - Dependency Scanning در مرحله Commit
   - Pre-commit Hooks برای بررسی امنیت

۲. Security as Code
   - Infrastructure as Code Scanning (Terraform, CloudFormation)
   - Policy as Code (Open Policy Agent, Checkov)
   - Security Tests در Pipeline

۳. Continuous Security
   - Dynamic Scanning در Staging
   - Compliance as Code
   - Security Dashboards Real-time

۴. Feedback Loop
   - Automated Security Reviews
   - Developer Security Training
   - Security Champions Program

stages:
  code_commit:
    - pre-commit: gitleaks, trufflehog
    - secret_detection: git-secrets, detect-secrets
  
  build:
    - sast: sonarqube, semgrep
    - dependency_check: owasp-dependency-check, snyk
  
  test:
    - dast: zap, nikto
    - container_scanning: trivy, clair
    - iac_scanning: tfsec, checkov
  
  deploy:
    - runtime_security: falco, sysdig
    - compliance: inspec, chef-compliance
  
  monitor:
    - threat_detection: wazuh, elastic-si
    - vulnerability_management: defectdojo, threadfix

# گزارش تست نفوذ حرفه‌ای

## ۱. اطلاعات اجرایی (Executive Summary)
- خلاصه یافته‌های کلیدی
- سطح ریسک کلی
- توصیه‌های فوری

## ۲. جزئیات فنی (Technical Details)
### ۲.۱. کشف‌های مهم
- آسیب‌پذیری‌های بحرانی با PoC
- شواهد نفوذ (اسکرین‌شات، لاگ)

### ۲.۲. مسیرهای حمله (Attack Paths)
```mermaid
graph TD
    A[External Recon] --> B[Initial Compromise]
    B --> C[Privilege Escalation]
    C --> D[Lateral Movement]
    D --> E[Data Exfiltration]

### **داشبورد مدیریت امنیت (Security Dashboard)**
```python
class ExecutiveSecurityDashboard:
    def __init__(self):
        self.data_sources = {
            'vulnerabilities': self.get_vuln_data(),
            'incidents': self.get_incident_data(),
            'compliance': self.get_compliance_data(),
            'threat_intel': self.get_threat_intel()
        }
    
    def generate_kpis(self):
        """شاخص‌های کلیدی عملکرد"""
        return {
            'mttd': self.mean_time_to_detect(),
            'mttr': self.mean_time_to_respond(),
            'vulnerability_trend': self.calculate_vuln_trend(),
            'risk_score': self.calculate_overall_risk(),
            'security_investment_roi': self.calculate_security_roi()
        }
    
    def risk_heatmap(self):
        """نقشه حرارتی ریسک سازمانی"""
        return self.plot_interactive_heatmap(
            x_axis='business_units',
            y_axis='asset_types',
            values='risk_scores'
        )

۱. شناسایی نگرش‌های مختلف:
   - Script Kiddie: استفاده از ابزارهای آماده
   - Advanced Hacker: توسعه ابزارهای سفارشی
   - APT Group: حمله هدفمند و مستمر
   - Insider Threat: سوءاستفاده از دسترسی مجاز

۲. تکنیک‌های تفکر خلاق:
   - Reverse Thinking: شروع از هدف نهایی
   - Assumption Challenging: زیر سؤال بردن فرضیات
   - Lateral Thinking: اتصال ایده‌های نامربوط
   - Red Team Mindset: "چگونه می‌توانم سیستم را بشکنم؟"

۳. تحلیل انگیزه‌ها:
   - Financial Gain: باج‌افزار، کلاهبرداری
   - Espionage: سرقت اطلاعات محرمانه
   - Hacktivism: اهداف سیاسی/اجتماعی
   - Warfare: عملیات سایبری دولتی

فصل ۱: پایه‌ها (ماه ۱-۶)
  - شبکه‌های کامپیوتری (CCNA Level)
  - لینوکس سیستم‌ادمینی (RHCSA Level)
  - برنامه‌نویسی پایتون (Automation)

فصل ۲: تخصص (ماه ۷-۱۸)
  - انتخاب حوزه: آفنس/دفنس/عملیات
  - گواهینامه سطح متوسط
  - پروژه‌های عملی واقعی

فصل ۳: پیشرفته (ماه ۱۹-۳۶)
  - گواهینامه سطح متخصص
  - تخصص در حوزه خاص
  - انتشار محتوا/مشارکت جامعه

فصل ۴: رهبری (سال ۴+)
  - معماری امنیت
  - مدیریت تیم
  - استراتژی سازمانی

پاسخ ساختاریافته:
۱. **تعریف کوتاه**:
   - متقارن: یک کلید برای رمزنگاری و رمزگشایی
   - نامتقارن: جفت کلید عمومی/خصوصی

۲. **مقایسه کاربرد**:
   - متقارن: داده‌های حجیم (AES)
   - نامتقارن: تبادل کلید، امضای دیجیتال (RSA)

۳. **مزایا و معایب**:
   - متقارن: سریع‌تر، اما مشکل توزیع کلید
   - نامتقارن: امن‌تر، اما کندتر

۴. **مثال عملی**:
   - HTTPS: RSA برای تبادل کلید، AES برای انتقال داده

پاسخ با چارچوب NIST:
۱. **آماده‌سازی (Preparation)**
   - تیم IR، ابزارها، مستندات
   
۲. **شناسایی (Identification)**
   - تشخیص حادثه، جمع‌آوری شواهد
   
۳. **محصورسازی (Containment)**
   - جلوگیری از گسترش (Short-term/Long-term)
   
۴. **ریشه‌کنی (Eradication)**
   - حذف تهدید از سیستم
   
۵. **بازیابی (Recovery)**
   - بازگردانی سیستم‌ها به حالت عادی
   
۶. **درس‌آموزی (Lessons Learned)**
   - تحلیل ریشه‌ای، بهبود فرآیندها

## پروژه برجسته: سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر هوش مصنوعی

### مشکل:
- تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه سازمانی

### راه‌حل:
- توسعه مدل ML با Scikit-learn
- استخراج ویژگی از PCAP فایل‌ها
- آموزش بر روی dataset CIC-IDS2017

### نتایج:
- دقت ۹۶٫۷٪ در تشخیص حملات
- کاهش مثبت کاذب به ۲٫۳٪
- پردازش Real-time با Performance 10Gbps

### تکنولوژی‌ها:
Python, Scikit-learn, TensorFlow, Kafka, Elasticsearch

### لینک:
[GitHub Repository](https://github.com/...)

✅ روزانه ۲ ساعت TryHackMe
✅ تکمیل اتاق‌های شبکه و لینوکس
✅ ساخت آزمایشگاه خانگی پایه
✅ شروع یادداشت‌برداری در Obsidian

✅ انتخاب حوزه تخصصی اولیه
✅ شروع دوره Security+ رایگان
✅ حل ۵ ماشین HTB رایگان
✅ ساخت اولین ابزار شخصی

✅ تکمیل یک پروژه پایان‌به‌پایان
✅ انتشار در GitHub با داکیومنت کامل
✅ شبکه‌سازی در LinkedIn و جامعه محلی
✅ درخواست برای موقعیت‌های کارآموزی