AI-Powered Cybersecurity: Threat Detection & Response

• Podstawowe zrozumienie zasad cyberbezpieczeństwa
• Doświadczenie z koncepcjami sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• Znajomość zasad bezpieczeństwa sieci i systemów

Odbiorcy

• Specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa
• Analitycy bezpieczeństwa IT
• Administratorzy sieci

AI-Powered Cybersecurity łączy sztuczną inteligencję z cyberbezpieczeństwem w celu poprawy wykrywania zagrożeń, reagowania na nie i zapobiegania im. Ten kurs bada techniki sztucznej inteligencji w identyfikowaniu i łagodzeniu cyberzagrożeń, wyposażając uczestników w praktyczne umiejętności wdrażania środków bezpieczeństwa opartych na sztucznej inteligencji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, którzy chcą dowiedzieć się, jak wykorzystać sztuczną inteligencję do lepszego wykrywania zagrożeń i reagowania na nie.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zastosowania AI w cyberbezpieczeństwie.
• Wdrożyć algorytmy AI do wykrywania zagrożeń.
• Zautomatyzować reagowanie na incydenty za pomocą narzędzi AI.
• Zintegrować sztuczną inteligencję z istniejącą infrastrukturą cyberbezpieczeństwa.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie

• Przegląd sztucznej inteligencji w wykrywaniu zagrożeń
• Sztuczna inteligencja a tradycyjne metody cyberbezpieczeństwa
• Aktualne trendy w cyberbezpieczeństwie opartym na sztucznej inteligencji

Wykrywanie zagrożeń Machine Learning

• Nadzorowane i nienadzorowane techniki uczenia się
• Tworzenie modeli predykcyjnych do wykrywania anomalii
• Wstępne przetwarzanie danych i ekstrakcja cech

Natural Language Processing (NLP) w cyberbezpieczeństwie

• Wykorzystanie NLP do wykrywania phishingu i analizy wiadomości e-mail
• Analiza tekstu na potrzeby analizy zagrożeń
• Studia przypadków zastosowań NLP w cyberbezpieczeństwie

Automatyzacja reagowania na incydenty za pomocą sztucznej inteligencji

• Podejmowanie decyzji w reakcji na incydenty w oparciu o sztuczną inteligencję
• Tworzenie przepływów pracy automatyzacji reagowania
• Integracja sztucznej inteligencji z narzędziami SIEM w celu podejmowania działań w czasie rzeczywistym

Zaawansowane wykrywanie zagrożeń Deep Learning

• Sieci neuronowe do identyfikacji złożonych zagrożeń
• Wdrażanie modeli głębokiego uczenia do analizy złośliwego oprogramowania
• Wykorzystanie sztucznej inteligencji do zwalczania zaawansowanych trwałych zagrożeń (APT)

Zabezpieczanie modeli AI w cyberbezpieczeństwie

• Zrozumienie ataków przeciwników na systemy AI
• Strategie obronne dla narzędzi bezpieczeństwa opartych na sztucznej inteligencji
• Zapewnienie prywatności danych i integralności modeli

Integracja sztucznej inteligencji z narzędziami cyberbezpieczeństwa

• Integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi ramami cyberbezpieczeństwa
• Analiza zagrożeń i monitorowanie oparte na sztucznej inteligencji
• Optymalizacja wydajności narzędzi opartych na sztucznej inteligencji

Podsumowanie i kolejne kroki