Kurzusleírás

Kibernetikai Biztonságban az AI Bevezetése

  • Az aktuális kiberkockázatok térképe
  • Csillagászati intelligencia alkalmazási esetei a biztonság területén
  • Machine learning és mélytanulás technikák áttekintése

Az Adatgyűjtés és előfeldolgozás

  • Biztonsági adatforrások: naplók, riasztások és hálózati forgalom
  • Adatcímkeozás és normalizálás
  • Az egyensúlytalan adatkészletek kezelése

Kockázat Felismerése és Anomália Azonosítása

  • Szuperszolgaságos vs. unsupervised tanulás
  • Beavatkozási detektáló osztályozó modellének építése
  • Anomália felismerési klúztechnikák

A Biztonság Folyamatjainak Automatizálása AI-val

  • Beavatkozási intelligencia elemzésének automatizálása az AI segítségével
  • Biztonsági Osztrák, Automatizálás és Válasz (SOAR) platformok
  • Esettanulmány: Phishing detektálás és válasz automatizálása

Predictive Analytics a Biztonságért

  • Forecasting támadási trendek időszakos modellök használatával
  • Natural Language Processing (NLP) alkalmazása a kockázat jelentésekben
  • Kockázat előrejelzési folyamat építése

Intelligens Rendszerrel történő Incidens Válasz

  • AI-alapú incidens válaszfelfedező keretrendszer építése
  • Másodperces válasz döntéshozatala
  • SIEM és kockázat intelligencia platformok integrálása

A Biztonság AI Eszközei és Keretrendszerei

  • Nyílt forráskódú eszközök és könyvtárak (pl. Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
  • Biztonsági elemzések és automatizálás platformok
  • Telepítési szempontok

Ethikai és Műveleti Összetettségek

  • Az AI modelljeinek bármilyen biasa és igazságossága
  • Beavatkozási szabályozások és megfelelés
  • Tisztességesség és magyarázhatóság

Végső Projekt és Összefoglalás

  • Egy AI-alapú megoldás tervezése és implementálása egy való világi biztonsági problémára
  • Presentation and feedback (Ez a pont nem volt lefordítva, mert nincs hivatkozott helyre lehetővé téve.)
  • Összefoglalás és következő lépések

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Baszis cyberbiztonsági fogalmak megértése
  • Programozási vagy parancsfájlok használatai tapasztalat (pl., Python)
  • Gyakorlati ismeret a gépi tanulás alapjairól

Célköre

  • Cyberbiztonsági elemzők és mérnökök
  • AI és adatelemző professzionálisok, akik érdeklődnek a cyberbiztonság alkalmazásairól
  • Biztonsági architekták és IT-vezetők
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (5)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák