AI-Powered Cybersecurity: Advanced Threat Detection & Response

• 对网路安全框架和威胁检测有深入的理解
• 在安全领域使用机器学习和 AI 应用程式的经验
• 熟悉安全环境中的脚本编写和自动化

观众

• 中高级网路安全专业人员
• 安全运营中心 （SOC） 分析师
• 威胁猎人和事件回应团队

高级 AI 驱动的网路安全侧重于使用复杂的 AI 技术来检测、分析和回应复杂的网路威胁。本课程深入探讨高级演算法、即时威胁检测以及 AI 模型的定制以增强安全操作。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望提升 AI 驱动型威胁检测和事件回应技能的中高级网路安全专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 实施高级 AI 演算法以进行即时威胁检测。
• 针对特定的网路安全挑战定制 AI 模型。
• 开发用于威胁回应的自动化工作流程。
• 保护 AI 驱动的安全工具，抵御对抗性攻击。

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。

AI 增强型威胁检测技术

• 高级监督式和无监督式机器学习模型
• 使用 AI 进行即时异常检测
• 实施 AI 驱动的威胁搜寻技术

构建自定义的网路安全 AI 模型

• 开发针对特定安全需求量身定制的模型
• 网路安全数据的特征工程
• 使用网路安全数据集训练和验证模型

使用 AI 实现事件回应自动化

• 基于 AI 的自动回应手册
• 将 AI 与 SOAR 平台整合以增强自动化
• 通过 AI 驱动的决策缩短响应时间

用于网路威胁分析的 Advanced Deep Learning

• 用于检测复杂恶意软体的神经网路
• 使用深度学习进行高级持续性威胁 （APT） 检测
• 威胁分析中深度学习的案例研究

网路安全中的对抗性 Machine Learning

• 了解和防御对 AI 模型的对抗性攻击
• 为 AI 安全模型实施稳健性技术
• 在动态威胁环境中保护 AI 演算法

将 AI 与现有网路安全基础设施整合

• 将 AI 模型与 SIEM 和威胁情报平台连接起来
• 优化网路安全工作流程中的 AI 性能
• Scalable 部署 AI 驱动的安全措施

使用 AI 和 Big Data 的威胁情报

• 利用 AI 分析大规模威胁数据
• 实时威胁情报收集和分析
• 使用 AI 预测和预防未来的网路威胁

总结和后续步骤