Návrh Školení

Úvod do AI v kybernetické bezpečnosti

  • Přehled AI v detekci hrozeb
  • AI vs. tradiční metody kybernetické bezpečnosti
  • Současné trendy v AI-povoděném kybernetickém zabezpečení

Školení strojového učení pro detekci hrozeb

  • Techniky předem naučené a nenasuprováno naučené výuky
  • Vytváření prediktivních modelů pro detekci anomálií
  • Předzpracování dat a extrakce charakteristik

Úprava přirozeného jazyka (NLP) v kybernetické bezpečnosti

  • Použití NLP pro detekci phishingů a analýzu e-mailů
  • Analýza textu pro hrozbiznis informace
  • Případové studie aplikací NLP v kybernetické bezpečnosti

Automatizace reakce na incidenty pomocí AI

  • Rozhodování AI-povězené pro reakci na incidenty
  • Vytváření pracovních řad automatizace reakce
  • Integrace AI s nástroji SIEM pro reálný čas akce

Profily hlubokého učení pro detekci pokročilých hrozeb

  • Neuronové sítě pro identifikaci komplexních hrozeb
  • Implementace modelů hlubokého učení pro analýzu malwaru
  • Použití AI ke kolizi pokročilých trvalých hrozeb (APTs)

Zabezpečení modelů AI v kybernetické bezpečnosti

  • Pochopení protivníkovských útoků na systémy AI
  • Obranná strategie pro AI-povězené nástroje zabezpečení
  • Zajištění ochrany osobních dat a integrity modelu

Integrace AI s nástroji kybernetické bezpečnosti

  • Integrace AI do stávajících rámci kybernetické bezpečnosti
  • Hrozby inteligence a monitorování založená na AI
  • Optimalizace výkonu nástrojů povězených AI

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní pochopení principů kybernetické bezpečnosti
  • Zkušenosti s koncepty umělé inteligence a strojového učení
  • Příznaky seznámení se zabezpečením sítí a systémů

Cílová skupina

  • Profesionálové v oblasti kybernetické bezpečnosti
  • Analysté IT zabezpečení
  • Správci sítí
 21 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Reference (3)

Upcoming Courses

Související kategorie