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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)
經驗分享,這是教師的訣竅和寶貴之處。
Carey Fan - Logitech
課程 - C/C++ Secure Coding
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深入瞭解產品以及RHDS與開源OpenLDAP之間的一些關鍵區別。
Jackie Xie - Westpac Banking Corporation
課程 - 389 Directory Server for Administrators
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培訓師的知識非常豐富,他清楚地知道自己在說什麼,並且能夠回答我們的問題
Adam - Fireup.PRO
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