cybersecurity-projects

Ландшафт исследований

---

Направления исследований

01 — ВЕБ-БЕЗОПАСНОСТЬ Безопасность приложений Безопасность API Аутентификация Безопасность браузеров Средства контроля безопасности	02 — СЕТЕВАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Разведка Безопасность протоколов Корпоративные сети Анализ трафика Обнаружение	03 — ВРЕДОНОСНОЕ ПО И RE Анализ вредоносного ПО Обратная разработка Анализ бинарных файлов Исследование поведения Обнаружение	04 — IoT И ВСТРОЕННЫЕ СИСТЕМЫ Прошивки Беспроводные протоколы CAN / MQTT / BLE ICS / SCADA Безопасность аппаратного обеспечения	05 — ОБЛАЧНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ AWS / Azure / GCP IAM Контейнеры Kubernetes DevSecOps
FOUNDATIONS ── APPLICATION ── SPECIALIZATION ── ADVANCED RESEARCH
06 — ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ ФАКТОР OSINT Исследование фишинга Социальная инженерия Осведомлённость о безопасности Синтетические медиа	07 — КРИПТОГРАФИЯ Современная криптография Постквантовая криптография Конфиденциальность Zero-Knowledge Стеганография	08 — МОБИЛЬНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Android iOS Мобильные API Безопасность телекоммуникаций Безопасность приложений	09 — БЕЗОПАСНОСТЬ ИИ Состязательное машинное обучение Безопасность LLM Промпт-инъекции ИИ-агенты Автоматизация безопасности	10 — DFIR Криминалистический анализ дисков Анализ памяти Сетевая криминалистика Реагирование на инциденты Анализ доказательств

---

---

Как связаны исследования

Десять направлений — не независимые темы.

Они пересекаются через системы, сети, приложения, поведение человека, вычисления и доказательства.

                              HIDDEN RESEARCH
                                     │
             ┌───────────────────────┼───────────────────────┐
             │                       │                       │
          SYSTEMS                 NETWORKS                HUMAN
             │                       │                       │
      OS · Runtime              Protocols               Identity
      Binary · Memory           Traffic                 Behaviour
             │                       │                       │
             └───────────────────────┼───────────────────────┘
                                     │
                                     ▼
                              SECURITY RESEARCH
                                     │
                 ┌───────────────────┼───────────────────┐
                 │                   │                   │
              OFFENSE             ANALYSIS            DEFENSE
                 │                   │                   │
             Assessment          Reverse Eng.        Detection
             Exploitation        Forensics            Response
             Adversarial         Behaviour             Hardening
                 │                   │                   │
                 └───────────────────┼───────────────────┘
                                     │
                                     ▼
                              AI & AUTOMATION
                                     │
                                     ▼
                              NEW QUESTIONS
                                     │
                                     ▼
                                RESEARCH

---

Прогрессия исследований

01  FOUNDATION
    Programming · Linux · Networking · Security Fundamentals
                         │
                         ▼
02  APPLICATION
    Web · Network · System · Cloud · Mobile Security
                         │
                         ▼
03  SPECIALIZATION
    Malware · Reverse Engineering · IoT · Cryptography · DFIR
                         │
                         ▼
04  EXPERIMENTATION
    AI Security · Detection · Automation · Adversarial Research
                         │
                         ▼
05  RESEARCH
    Hypothesis → Experiment → Evidence → Analysis → Findings
                         │
                         └──────────────→ New Question

---

Цель — не собрать приёмы.

Цель — понять системы, против которых эти приёмы работают.

После почти трёх лет исследований в различных областях кибербезопасности, включая технические статьи, исследовательские работы, журналы, обзоры и практические эксперименты, я собрал эти 140 идей проектов по кибербезопасности с тщательно продуманными сроками разработки.

Я считаю, что этой подборки достаточно, чтобы собрать серьёзное портфолио в области кибербезопасности и, что ещё важнее, развить практическую глубину, необходимую для профессиональной карьеры в этой сфере. Однако я хочу внести полную ясность: эти проекты не предназначены для того, чтобы кто-то выглядел опытным на бумаге. Они созданы, чтобы вы действительно стали опытным.

Я лично пытался проработать эти проекты и потерпел неудачу более 20 раз в разных проектах. Эти неудачи не были потраченным впустую временем. Они заставили меня понять, почему системы ведут себя именно так, где рушатся предположения о безопасности, как на самом деле работают атаки и как мыслит атакующий, когда рядом нет удобного руководства, подсказывающего, что делать дальше.

В нынешнюю эпоху ИИ почти всё можно представить лёгким. Модель может сгенерировать код, объяснить эксплойт, спроектировать архитектуру, диагностировать ошибку или за считанные секунды предложить, казалось бы, полное решение. Это удобство полезно, но оно может и разрушить процесс обучения, если положиться на него слишком рано.

Моя главная рекомендация проста: создавайте эти проекты без помощи ИИ, пока вы по-настоящему не помучитесь с ними.