Artificial Intelligence for Cybersecurity

• 了解基本的網路安全概念
• 具備程式設計或腳本編寫經驗（例如：Python）
• 熟悉機器學習基礎知識

目標受眾

• 網路安全分析師和工程師
• 對網路安全應用感興趣的AI和數據科學專業人士
• 安全架構師和IT經理

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。

人工智慧在網路安全中的介紹

• 當前網路威脅的現狀
• 人工智慧在網路安全中的應用案例
• 機器學習與深度學習技術概述

資料收集與預處理

• 安全資料來源：日誌、警報與網路流量
• 資料標記與標準化
• 處理不平衡資料集

威脅檢測與異常識別

• 監督式與非監督式學習
• 建立入侵檢測的分類模型
• 用於異常檢測的聚類技術

利用人工智慧自動化安全流程

• 人工智慧用於自動化威脅情報分析
• 安全協調、自動化與回應（SOAR）平台
• 案例研究：自動化釣魚攻擊檢測與回應

Predictive Analytics 用於網路安全

• Forecasting 使用時間序列模型分析攻擊趨勢
• 在威脅報告中使用自然語言處理（NLP）
• 建立威脅預測管道

使用智慧系統進行事件回應

• 建立人工智慧驅動的事件回應框架
• 即時回應決策
• 與SIEM及威脅情報平台的整合

用於網路安全的人工智慧工具與框架

• 開源工具與函式庫（如Scikit-learn、TensorFlow、Keras）
• 安全分析與自動化平台
• 部署考量

倫理與操作考量

• 人工智慧模型中的偏見與公平性
• 法規與合規性
• 透明度與可解釋性

最終專案與總結

• 設計並實施一個針對現實世界網路安全問題的人工智慧驅動解決方案
• 專案展示與反饋
• 總結與下一步

總結與下一步