AI-Powered Cybersecurity: Advanced Threat Detection & Response

• Solidne zrozumienie ram cyberbezpieczeństwa i wykrywania zagrożeń
• Doświadczenie z uczeniem maszynowym i zastosowaniami sztucznej inteligencji w bezpieczeństwie
• Znajomość skryptów i automatyzacji w środowiskach bezpieczeństwa

Odbiorcy

• Średnio zaawansowani i zaawansowani specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa
• Analitycy centrum operacji bezpieczeństwa (SOC)
• Łowcy zagrożeń i zespoły reagowania na incydenty

Cyberbezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji na poziomie zaawansowanym koncentruje się na wykorzystaniu zaawansowanych technik sztucznej inteligencji do wykrywania, analizowania i reagowania na złożone cyberzagrożenia. Ten kurs zagłębia się w zaawansowane algorytmy, wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym i dostosowywanie modeli AI w celu usprawnienia operacji bezpieczeństwa.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, którzy chcą podnieść swoje umiejętności w zakresie wykrywania zagrożeń opartych na sztucznej inteligencji i reagowania na incydenty.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wdrożyć zaawansowane algorytmy AI do wykrywania zagrożeń w czasie rzeczywistym.
• Dostosować modele AI do konkretnych wyzwań związanych z cyberbezpieczeństwem.
• Opracowywać przepływy pracy automatyzacji w celu reagowania na zagrożenia.
• Zabezpieczyć narzędzia bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji przed atakami przeciwników.

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.

Techniki wykrywania zagrożeń z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

• Zaawansowane nadzorowane i nienadzorowane modele uczenia maszynowego
• Wykrywanie anomalii w czasie rzeczywistym przy użyciu sztucznej inteligencji
• Wdrażanie technik wykrywania zagrożeń opartych na sztucznej inteligencji

Tworzenie niestandardowych modeli AI dla cyberbezpieczeństwa

• Opracowywanie modeli dostosowanych do konkretnych potrzeb w zakresie bezpieczeństwa
• Inżynieria funkcji dla danych cyberbezpieczeństwa
• Trening i walidacja modeli z wykorzystaniem zbiorów danych cyberbezpieczeństwa

Automatyzacja reagowania na incydenty z wykorzystaniem AI

• Playbooki oparte na sztucznej inteligencji do automatycznego reagowania
• Integracja sztucznej inteligencji z platformami SOAR w celu zwiększenia automatyzacji
• Skrócenie czasu reakcji dzięki podejmowaniu decyzji w oparciu o sztuczną inteligencję

Zaawansowana Deep Learning analiza cyberzagrożeń

• Sieci neuronowe do wykrywania złożonego złośliwego oprogramowania
• Wykorzystanie głębokiego uczenia do wykrywania zaawansowanych trwałych zagrożeń (APT)
• Studia przypadków dotyczące głębokiego uczenia w analizie zagrożeń

Adversarial Machine Learning w cyberbezpieczeństwie

• Zrozumienie i obrona przed atakami adwersarzy na modele AI
• Wdrażanie technik odporności dla modeli bezpieczeństwa AI
• Zabezpieczanie algorytmów AI w dynamicznych krajobrazach zagrożeń

Integracja sztucznej inteligencji z istniejącą infrastrukturą cyberbezpieczeństwa

• Łączenie modeli sztucznej inteligencji z platformami SIEM i analizy zagrożeń
• Optymalizacja wydajności AI w ramach przepływów pracy cyberbezpieczeństwa
• Wdrażanie środków bezpieczeństwa opartych na sztucznej inteligencji Scala

Analiza zagrożeń z wykorzystaniem AI i Big Data

• Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy danych o zagrożeniach na dużą skalę
• Gromadzenie i analiza informacji o zagrożeniach w czasie rzeczywistym
• Wykorzystanie sztucznej inteligencji do przewidywania i zapobiegania przyszłym cyberzagrożeniom

Podsumowanie i kolejne kroki