AI-Powered Cybersecurity: Threat Detection & Response

• 对网路安全原则的基本了解
• 具有 AI 和机器学习概念的经验
• 熟悉网路和系统安全

观众

• 网路安全专业人员
• IT 安全分析师
• 网路管理员

AI 驱动的网路安全将人工智慧与网路安全相结合，以增强威胁检测、回应和预防。本课程探讨识别和缓解网路威胁的 AI 技术，使参与者具备实施 AI 驱动型安全措施的实践技能。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望学习如何利用 AI 来提高威胁检测和回应能力的初级网路安全专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解网路安全中的 AI 应用程式。
• 实施 AI 演算法进行威胁检测。
• 使用 AI 工具自动回应事件。
• 将 AI 整合到现有的网路安全基础设施中。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

网路安全中的 AI 简介

• AI 在威胁检测中的应用概述
• AI 与传统网路安全方法
• AI 驱动的网路安全的当前趋势

Machine Learning 用于威胁检测

• 监督式和无监督式学习技术
• 构建用于异常检测的预测模型
• 数据预处理和特征提取

Natural Language Processing (NLP) 网路安全

• 使用 NLP 进行网路钓鱼检测和电子邮件分析
• 威胁情报的文本分析
• NLP 在网路安全中的应用案例研究

使用 AI 自动进行事件回应

• AI 驱动的事件回应决策
• 构建回应自动化工作流程
• 将 AI 与 SIEM 工具整合以实现即时操作

Deep Learning 代表 高级威胁检测

• 用于识别复杂威胁的神经网路
• 实施深度学习模型进行恶意软体分析
• 使用 AI 对抗进阶持续性威胁 （APT）

在网路安全中保护 AI 模型

• 了解对 AI 系统的对抗性攻击
• AI 驱动型安全工具的防御策略
• 确保数据隐私和模型完整性

AI 与网路安全工具的整合

• 将 AI 整合到现有的网路安全框架中
• 基于 AI 的威胁情报和监控
• 优化 AI 驱动的工具的性能

总结和后续步骤