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課程簡介
網路安全中的人工智慧簡介
- 當前網路威脅格局
- 網路安全領域的人工智慧應用案例
- 機器學習與深度學習技術概述
資料蒐集與預處理
- 安全資料來源:紀錄檔、警示與網路流量
- 資料標記與標準化
- 處理不平衡資料集
威脅偵測與異常識別
- 監督式與非監督式學習之比較
- 建構用於入侵偵測的分類模型
- 用於異常偵測的叢集技術
使用人工智慧自動化安全流程
- 利用人工智慧自動化威脅情報分析
- 安全編排、自動化與回應 (SOAR) 平台
- 案例研究:自動化釣魚攻擊偵測與回應
網路安全的預測性分析
- 使用時間序列模型預測攻擊趨勢
- 在威脅報告上應用自然語言處理 (NLP)
- 建構威脅預測管線
結合智能系統的事件回應
- 建構基於人工智慧的事件回應架構
- 即時回應決策制定
- 與 SIEM 及威脅情報平台整合
網路安全適用的人工智慧工具與框架
- 開源工具與程式庫 (例如:Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
- 用於安全分析與自動化的平台
- 部署相關考量
倫理與營運考量
- 人工智慧模型中的偏差與公平性
- 法規與合規要求
- 透明度與可解釋性
期末專案:基於人工智慧的網路安全解決方案
- 設計並實作針對真實世界網路安全問題的人工智慧驅動解決方案
- 協作問題解決與方案開發
- 簡報發表與回饋
總結與後續步驟
最低要求
- 具備基礎網路安全概念的理解
- 擁有程式設計或腳本撰寫經驗 (例如:Python)
- 熟悉機器學習的基本原理
適合對象
- 網路安全分析師與工程師
- 對網路安全應用感興趣的人工智慧及資料科學專業人員
- 安全架構師與資訊技術經理
21 小時
客戶評論 (3)
經驗分享,這是教師的訣竅和寶貴之處。
Carey Fan - Logitech
課程 - C/C++ Secure Coding
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深入瞭解產品以及RHDS與開源OpenLDAP之間的一些關鍵區別。
Jackie Xie - Westpac Banking Corporation
課程 - 389 Directory Server for Administrators
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培訓師的知識非常豐富,他清楚地知道自己在說什麼,並且能夠回答我們的問題
Adam - Fireup.PRO
課程 - Advanced Java Security
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