Kursplan

Introduktion till AI i Cybersecurity

  • Översikt över AI i hotdetektering
  • AI vs. traditionella cybersecurity-metoder
  • Aktuella trender inom AI-drivna cybersecurity-lösningar

Maskininlärning för hotdetektering

  • Övervakade och oövervakade inlärningstekniker
  • Att bygga prediktiva modeller för avvikelsedetektering
  • Förbehandling av data och extraktion av egenskaper

Naturlig språkanalys (NLP) i Cybersecurity

  • Användning av NLP för fiske- och e-postanalys
  • Textanalys för hotintelligens
  • Fallstudier av NLP-användningar inom cybersecurity

Automatisering av incidenthantering med AI

  • AI-drivet beslutsfattande för incidenthantering
  • Att bygga automatiseringsflöden för respons
  • Integration av AI med SIEM-verktyg för realtidsåtgärder

Djupinlärning för avancerad hotdetektering

  • Neurala nätverk för identifiering av komplexa hot
  • Implementering av djupinlärningsmodeller för malware-analys
  • Användning av AI för att bekämpa avancerade och varaktiga hot (APTs)

Säkerhet för AI-modeller i Cybersecurity

  • Förståelse för motståndarattacker på AI-system
  • Försvarsstrategier för AI-drivna säkerhetsverktyg
  • Säkerställa datasekretess och modellintegritet

Integration av AI med Cybersecurity-verktyg

  • Integration av AI i befintliga cybersecurity-ramverk
  • AI-baserad hotintelligens och övervakning
  • Optimering av prestanda för AI-drivna verktyg

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande förståelse för principer inom cybersäkerhet
  • Erfarenhet av AI och maskininlärningskoncept
  • Kännedom om nätverks- och system säkerhet

Målgrupp

  • Cybersecurity-professionella
  • IT-säkerhetsanalytiker
  • Nätverksadministratörer
 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Vittnesmål (3)

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier