План на курса

Въведение в AI в киберсигурността

  • Съвременен пейзаж на киберугрози
  • Приложения на AI в киберсигурността
  • Обзор на техники на машинно обучение и дълбоко обучение

Сбирка и преобразуване на данни

  • Източници на данни за сигурност: логи, предупреждения и трафик в мрежата
  • Ознчаване и нормалнизация на данни
  • Обработка на несбалансирани набори данни

Откриване на угрози и идентификация на аномалии

  • Надзорвано vs. ненадзорвано обучение
  • Създаване на класификационни модели за откриване на нахлувания
  • Кластерни техники за откриване на аномалии

Автоматизация на процесите за сигурност с AI

  • AI за автоматизация на анализа на информация за угрози
  • Платформи за координация, автоматизация и отговор на сигурността (SOAR)
  • Студиен случай: Автоматизация на откриване и отговор на фишинг

Предиктивна аналитика за киберсигурност

  • Прогнозиране на тенденции на атаки с използване на модели на временни редици
  • Използване на обработка на естествен език (NLP) на отчети за угрози
  • Създаване на канал за предвиждане на угрози

Отговор на инциденти с интелигентни системи

  • Създаване на AI-поддържан рамка за отговор на инциденти
  • Реално време за вземане на решения за отговор
  • Интеграция с SIEM и платформи за информация за угрози

AI инструменти и рамки за киберсигурност

  • Отворени инструменти и библиотеки (например, Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
  • Платформи за аналитика и автоматизация на сигурността
  • Разглеждане на развертаване

Етични и оперативни разглеждания

  • Предразсъдъци и справедливост в модели на AI
  • Регулации и съответствие
  • Прозрачност и обоснованост

Краен проект: AI-поддържан решение за киберсигурност

  • Проектиране и реализация на AI-базирано решение за реална проблема в киберсигурността
  • Съвместно решение на проблеми и разработване на решения
  • Представяне и обратна връзка

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Познание на основните концепции за киберсигурност
  • Опит в програмиране или скриптоване (например, Python)
  • Знание на основните принципи на машинното обучение

Целева публика

  • Аналитици и инженери по киберсигурност
  • Специалисти в областта на изкуственото интелект и данните, заинтересовани в приложенията на киберсигурност
  • Архитекти на сигурността и мениджъри на ИТ
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (5)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории