Artificial Intelligence for Cybersecurity

• 了解基本的网路安全概念
• 具备程式设计或脚本编写经验（例如：Python）
• 熟悉机器学习基础知识

目标受众

• 网路安全分析师和工程师
• 对网路安全应用感兴趣的AI和数据科学专业人士
• 安全架构师和IT经理

Artificial Intelligence (AI) 正在通过自动化、预测分析和智能响应机制，彻底改变计算机安全领域。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级到高级网络安全专业人员和技术负责人，旨在帮助他们了解如何实施AI模型，以增强安全流程、自动化威胁检测和响应，并进行预测分析。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解AI在现代网络安全中的作用。
• 开发用于异常和威胁检测的机器学习模型。
• 实施AI以自动化事件响应和安全操作。
• 评估AI在网络安全中的伦理和操作考虑。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们进行安排。

人工智慧在网路安全中的介绍

• 当前网路威胁的现状
• 人工智慧在网路安全中的应用案例
• 机器学习与深度学习技术概述

资料收集与预处理

• 安全资料来源：日志、警报与网路流量
• 资料标记与标准化
• 处理不平衡资料集

威胁检测与异常识别

• 监督式与非监督式学习
• 建立入侵检测的分类模型
• 用于异常检测的聚类技术

利用人工智慧自动化安全流程

• 人工智慧用于自动化威胁情报分析
• 安全协调、自动化与回应（SOAR）平台
• 案例研究：自动化钓鱼攻击检测与回应

Predictive Analytics 用于网路安全

• Forecasting 使用时间序列模型分析攻击趋势
• 在威胁报告中使用自然语言处理（NLP）
• 建立威胁预测管道

使用智慧系统进行事件回应

• 建立人工智慧驱动的事件回应框架
• 即时回应决策
• 与SIEM及威胁情报平台的整合

用于网路安全的人工智慧工具与框架

• 开源工具与函式库（如Scikit-learn、TensorFlow、Keras）
• 安全分析与自动化平台
• 部署考量

伦理与操作考量

• 人工智慧模型中的偏见与公平性
• 法规与合规性
• 透明度与可解释性

最终专案与总结

• 设计并实施一个针对现实世界网路安全问题的人工智慧驱动解决方案
• 专案展示与反馈
• 总结与下一步

总结与下一步