Schița de curs
Introducere în IA în Securitatea Cibernetică
- Landscape-ul actual al amenințărilor cibernetice
- Cazuri de utilizare a IA în securitatea cibernetică
- Prezentare generală a tehnicilor de învățare automată și deep learning
Colectarea și Prelucrarea Datelor
- Surse de date de securitate: jurnale, alerte și trafic de rețea
- Etichetarea și normalizarea datelor
- Gestionarea seturilor de date dezechilibrate
Detectarea Amenințărilor și Identificarea Anomaliiilor
- Învățare supervizată vs. nesupravegheată
- Construirea modelelor de clasificare pentru detectarea intruziunilor
- Tehnici de clustering pentru detectarea anomaliiilor
Automatizarea Proceselor de Securitate cu IA
- IA pentru automatizarea analizei informațiilor despre amenințări
- Platforme de Orchestrare, Automatizare și Răspuns în Securitate (SOAR)
- Studiu de caz: Automatizarea detectării și răspunsului la phishing
Analiza Predictivă pentru Securitatea Cibernetică
- Prognozarea tendințelor de atac folosind modele de serii temporale
- Utilizarea procesării limbajului natural (NLP) pe rapoarte de amenințări
- Construirea unei conducte de predicție a amenințărilor
Răspuns la Incidente cu Sisteme Inteligente
- Construirea unui cadru de răspuns la incidente alimentat de IA
- Luarea deciziilor de răspuns în timp real
- Integrarea cu platforme SIEM și de informații despre amenințări
Instrumente și Framework-uri de IA pentru Securitatea Cibernetică
- Instrumente și biblioteci open-source (de exemplu, Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
- Platforme pentru analiza și automatizarea securității
- Considerații de implementare
Considerații Etica și Operaționale
- Bias și corectitudine în modelele de IA
- Reglementări și conformitate
- Transparență și explicabilitate
Proiect Final: Soluție de Securitate Cibernetică Alimentată de IA
- Proiectarea și implementarea unei soluții conduse de IA pentru o problemă reală de securitate cibernetică
- Rezolvarea colaborativă a problemelor și dezvoltarea soluțiilor
- Prezentare și feedback
Rezumat și Următorii Pași
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de bază ale securității cibernetice
- Experiență în programare sau scripting (de exemplu, Python)
- Cunoștințe de bază despre învățarea automată
Publicul țintă
- Analiști și ingineri în securitate cibernetică
- Profesioniști în IA și știința datelor interesați de aplicații în securitate cibernetică
- Arhitecți de securitate și manageri IT
Mărturii (3)
Schimbul de experiență, cunoștințele și valoarea profesorului sunt prețioase.
Carey Fan - Logitech
Curs - C/C++ Secure Coding
Tradus de catre o masina
înțelegeți mai multe despre produs și unele diferențe cheie între RHDS și OpenLDAP open source.
Jackie Xie - Westpac Banking Corporation
Curs - 389 Directory Server for Administrators
Tradus de catre o masina
cunoștințele instrctorului erau foarte mari - el știa despre ce vorbește și avea răspunsurile la întrebările noastre
Adam - Fireup.PRO
Curs - Advanced Java Security
Tradus de catre o masina