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課程簡介

人工智慧在網路安全的介紹

  • 当前网络威胁格局
  • 网络安全中的人工智能应用案例
  • 机器学习和深度学习技术概览

数据收集与预处理

  • 安全数据来源:日志、警报和网络流量
  • 数据标记和规范化
  • 处理不平衡的数据集

威胁检测与异常识别

  • 监督式学习与非监督式学习
  • 构建用于入侵检测的分类模型
  • 用于异常检测的聚类技术

利用人工智慧实现安全流程自动化

  • 用于自动化威胁情报分析的AI
  • 安全编排、自动化与响应 (SOAR) 平台
  • 案例研究:自动化网络钓鱼检测与响应

网络安全中的预测分析

  • 使用时序模型预测攻击趋势
  • 在威胁报告上使用自然语言处理 (NLP)
  • 构建威胁预测管道

智能系统的事件响应

  • 构建基于AI的事件响应框架
  • 实时响应决策制定
  • 与SIEM和威胁情报平台集成

网络安全的AI工具与框架

  • 开源工具和库(例如 Scikit-learn、TensorFlow、Keras)
  • 用于安全分析和自动化的平台
  • 部署考量

道德与运营考量

  • AI模型中的偏见与公平性
  • 法规与合规性
  • 透明度与可解释性

最终项目:基于AI的网络安全解决方案

  • 为现实世界网络安全问题设计并实施驱动于AI的解决方案
  • 协作式问题解决与方案开发
  • 演示与反馈

总结与后续步骤

最低要求

  • 理解基本的网络安全概念
  • 具有编程或脚本编制经验(例如 Python)
  • 熟悉机器学习基础

受众

  • 网络安全分析师和工程师
  • 对网络安全应用感兴趣的人工智能和数据科学专业人士
  • 安全架构师和IT经理
 21 小時

客戶評論 (3)

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