Návrh Školení
Úvod do využití umělé inteligence v kybernetické bezpečnosti
- Současná situace v oblasti kybernetických hrozeb
- Příklady využití AI v kybernetické bezpečnosti
- Přehled technik strojového učení a hlubokého učení
Shromažďování a předzpracování dat
- Zdroje bezpečnostních dat: logy, upozornění a síťový provoz
- Označování a normalizace dat
- Řešení problémů s nevyváženými datovými soubory
Detekce hrozeb a identifikace anomálií
- Supervised versus unsupervised učení
- Tvorba klasifikačních modelů pro detekci neoprávněných vniknutí
- Metody shlukování určené k identifikaci anomálií
Automatizace bezpečnostních procesů s pomocí AI
- AI pro automatizovanou analýzu informací o hrozbách
- Platformy pro zabezpečení – Orchestration, Automation a Response (SOAR)
- Příkladová studie: Automatizace detekce phishingových útoků a reakce na ně
Prediktivní analýza v kybernetické bezpečnosti
- Předvídání trendů útoků pomocí časových řad
- Využití zpracování přirozeného jazyka (NLP) u informací o hrozbách
- Tvorba systému pro predikci hrozeb
Reakce na incidenty pomocí inteligentních systémů
- Návrh rámce pro reakci na incidenty využívajícího AI
- Rozhodování o reakci v reálném čase
- Integrace s platformami SIEM a systémy pro shromažďování informací o hrozbách
Nástroje a frameworky AI určené pro kybernetickou bezpečnost
- Open-source nástroje a knihovny (např. Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
- Platformy pro analýzu bezpečnosti a její automatizaci
- Aspekty nasazení těchto systémů
Etika a operační aspekty využití AI
- Vliv předsudků na modely umělé inteligence a otázky spravedlnosti jejich fungování
- Předpisy a soulad s legislativou
- Transparentnost a vysvětlitelnost fungování AI modelů
Závěrečný projekt: Řešení pro kybernetickou bezpečnost na bázi umělé inteligence
- Návrh a implementace řešení využívajícího AI k vyřešení reálného problému v oblasti kybernetické bezpečnosti
- Spolupráce při řešení problémů a vývoji řešení
- Představení výsledků a zpětná vazba
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Pochopení základních konceptů kybernetické bezpečnosti
- Zkušenosti s programováním nebo skriptováním (např. v Pythonu)
- Orientace v základech strojového učení
Cílová skupina
- Analytici a inženýři zaměření na kybernetickou bezpečnost
- Odborníci v oblasti AI a datové vědy se zájmem o aplikace v kybernetické bezpečnosti
- Architekti zabezpečení a IT manažeři
Reference (3)
Sdílení zkušeností, učitelova odbornost a hodnoty.
Carey Fan - Logitech
Kurz - C/C++ Secure Coding
Přeloženo strojem
přijít o lepší pochopení produktu a některých klíčových rozdílů mezi RHDS a open source OpenLDAP.
Jackie Xie - Westpac Banking Corporation
Kurz - 389 Directory Server for Administrators
Přeloženo strojem
znalost trénера byla velmi vysoká - věděl, o čem mluví, a znal odpovědi na naše otázky
Adam - Fireup.PRO
Kurz - Advanced Java Security
Přeloženo strojem