Kursplan

Introduktion till AI inom cybersäkerhet

  • Översikt över AI inom hotidentifiering
  • AI jämfört med traditionella cybersäkerhetsmetoder
  • Aktuella trender inom AI-driven cybersäkerhet

Machine Learning för hotdetektering

  • Övervakade och oövervakade inlärningstekniker
  • Skapa prediktiva modeller för avvikelseidentifiering
  • Förbearbetning av data och extrahering av funktioner

Natural Language Processing (NLP) inom cybersäkerhet

  • Använda NLP för identifiering av nätfiske och e-postanalys
  • Textanalys för hotinformation
  • Fallstudier av NLP-tillämpningar inom cybersäkerhet

Automatisera incidenthantering med AI

  • AI-drivet beslutsfattande för incidenthantering
  • Skapa arbetsflöden för svarsautomatisering
  • Integrera AI med SIEM-verktyg för åtgärder i realtid

Deep Learning För avancerad hotidentifiering

  • Neurala nätverk för att identifiera komplexa hot
  • Implementera djupinlärningsmodeller för analys av skadlig kod
  • Använda AI för att bekämpa avancerade ihållande hot (APT)

Säkra AI-modeller inom cybersäkerhet

  • Förstå angripare mot AI-system
  • Försvarsstrategier för AI-drivna säkerhetsverktyg
  • Säkerställa datasekretess och modellintegritet

Integrering av AI med cybersäkerhetsverktyg

  • Integrera AI i befintliga ramverk för cybersäkerhet
  • AI-baserad hotinformation och övervakning
  • Optimera prestanda för AI-drivna verktyg

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande förståelse för cybersäkerhetsprinciper
  • Erfarenhet av AI och maskininlärningskoncept
  • Kännedom om nätverks- och systemsäkerhet

Publik

  • Yrkesverksamma inom cybersäkerhet
  • Analytiker inom IT-säkerhet
  • Nätverksadministratörer
 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Vittnesmål (3)

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier