Plan Szkolenia

Wprowadzenie do AI w cyberbezpieczeństwie

  • Obecny krajobraz zagrożeń cybernetycznych
  • Przykłady zastosowań AI w cyberbezpieczeństwie
  • Przegląd technik uczenia maszynowego i uczenia głębokiego

Zbieranie i przetwarzanie danych

  • Źródła danych bezpieczeństwa: logi, alerty i ruch sieciowy
  • Etykietowanie i normalizacja danych
  • Obsługa nierównowagi w zestawach danych

Wykrywanie zagrożeń i identyfikacja anomalii

  • Nadzorowane vs. nienadzorowane uczenie
  • Budowanie modeli klasyfikacji do wykrywania intruzji
  • Techniki klastrowania do wykrywania anomalii

Automatyzacja procesów bezpieczeństwa z użyciem AI

  • AI do automatyzacji analizy inteligentnej
  • Platformy SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response)
  • Studium przypadku: Automatyzacja wykrywania i reagowania na phishing

Analiza predykcyjna w cyberbezpieczeństwie

  • Prognozowanie trendów ataków za pomocą modeli szeregów czasowych
  • Używanie przetwarzania języka naturalnego (NLP) w raportach o zagrożeniach
  • Budowanie pipeline'a prognozowania zagrożeń

Reagowanie na incydenty z użyciem inteligentnych systemów

  • Budowanie ramy reakcji na incydenty zasilanej AI
  • Decyzje w czasie rzeczywistym
  • Integracja z platformami SIEM i inteligentnymi platformami zagrożeń

Narzędzia i ramy AI dla cyberbezpieczeństwa

  • Narzędzia i biblioteki open-source (np. Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
  • Platformy do analizy i automatyzacji bezpieczeństwa
  • Rozważania dotyczące wdrażania

Etyczne i operacyjne rozważania

  • Uprzedzenia i sprawiedliwość w modelach AI
  • Regulacje i zgodność
  • Przejrzystość i wyjaśnialność

Projekt końcowy: Rozwiązanie cyberbezpieczeństwa zasilane AI

  • Projektowanie i wdrażanie rozwiązania napędzanego AI dla rzeczywistego problemu cyberbezpieczeństwa
  • Współpraca w rozwiązywaniu problemów i rozwój rozwiązań
  • Prezentacja i opinie

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie podstawowych koncepcji bezpieczeństwa cybernetycznego
  • Doznanie doświadczenia w programowaniu lub skryptowaniu (np. Python)
  • Zapoznanie się z podstawami uczenia maszynowego

Grupa docelowa

  • Analitycy i inżynierowie bezpieczeństwa cybernetycznego
  • Specjaliści ds. sztucznej inteligencji i nauki o danych zainteresowani zastosowaniami w bezpieczeństwie cybernetycznym
  • Architekci bezpieczeństwa i menedżerowie IT
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (5)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie