Schița de curs
Introducere în Inteligența Artificială în Cibersiguranță
- Lansamentul actual al amenințărilor cibernetice
- Cazuri de utilizare ale IA în cibersiguranță
- Prezentare generală a tehnicilor de învățare automată și în profunzime
Colectarea și Preprocesarea Datelor
- Surse de date de securitate: jurnale, alerte și trafic de rețea
- Etichetarea și normalizarea datelor
- Gestionarea seturilor de date neechilibrate
Detectarea Amenințărilor și Identificarea Anomalii
- Invățare supravegheată vs. invățare nesupravegheată
- Construirea modelului de clasificare pentru detectarea intruziunilor
- Tehnici de grupare pentru detectarea anomaliei
Automatizarea Proceselor de Securitate cu IA
- IA pentru automatizarea analizei inteligenței amenințărilor
- Platforme de Orchestrație, Automatizare și Răspuns (SOAR) în securitate
- Caz practic: Automatizarea detectării și a răspunsului la phishing
Predictive Analytics pentru Cibersiguranță
- Tendințele de atac Forecasting folosind modele de serie timp
- Utilizarea procesării limbajului natural (NLP) pe rapoarte de amenințare
- Construirea unei traseuri de predicție a amenințărilor
Răspuns la Incidente cu Sisteme Inteligente
- Construirea unui cadru de răspuns la incidente alimentat de IA
- Lucrul în timp real pentru luarea deciziilor de răspuns
- Integrare cu platformele SIEM și inteligenței amenințărilor
Unelte și Cadre AI pentru Cibersiguranță
- Unelte și biblioteci open-source (de exemplu, Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
- Platforme pentru analize de securitate și automatizare
- Considerente de implementare
Considerente Etice și Operaționale
- Bias și corectitudine în modelele AI
- Reglementări și conformitate
- Transparență și explicațiabilitate
Proiect Final și Concluzii
- Dizolvarea și implementarea unei soluții alimentate de IA pentru o problemă reală de cibersiguranță
- Prezentare și feedback
- Suntem la finalul cursului, următoarele pași
Rezumat și Următorii Pași
Cerințe
- O înțelegere a conceptelor de bază ale cibersecurității
- Experiența cu programare sau scripting (de exemplu, Python)
- Familiaritate cu fundamentele învățării automatize
Publicul vizat
- Analizați și inginerii de cibersecuritate
- Profesionali AI și din domeniul științelor datelor interesai în aplicațiile de cibersecuritate
- Arhitecții de securitate și managerii IT
Mărturii (5)
Am învățat foarte mult și am dobândit cunoștințe pe care le pot folosi la locul de muncă!
Artur - Akademia Lomzynska
Curs - Active Directory for Admins
Tradus de catre o masina
Informații generale despre curs
Paulo Gouveia - EID
Curs - C/C++ Secure Coding
Tradus de catre o masina
Nothing it was perfect.
Zola Madolo - Vodacom
Curs - Android Security
It opens up a lot and gives lots of insight what security
Nolbabalo Tshotsho - Vodacom SA
Curs - Advanced Java Security
I genuinely enjoyed the great information and content.