Скачать Искусственный интеллект в обеспечении информационной безопасности [АИС]

[Elliot]

Складчина: Искусственный интеллект в обеспечении информационной безопасности [АИС]



Освойте применение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для решения актуальных задач информационной безопасности. Изучите методы классификации трафика, обнаружения вредоносного ПО и защиты веб-сред, а также разберите практические кейсы выявления дипфейков и обеспечения безопасности самих ML-моделей.

Курс направлен на совершенствование профессиональных компетенций в сфере использования технологий ИИ при разработке алгоритмов и программно-технических средств защиты информации. Слушатели систематизируют знания об угрозах и рисках искусственного интеллекта, освоят подходы к классификации сетевого трафика и статическому анализу вредоносных программ с помощью машинного обучения.

В программе предусмотрены изучение методов защиты веб-сред, биоинспирированных (иммунологических) моделей обнаружения аномалий, а также принципы безопасности конвейера обучения. Теоретические занятия сочетаются с практическими заданиями и разбором реальных кейсов под руководством экспертов.

Кому будет полезен курс:

Руководители и специалисты, работающие в области обеспечения информационной безопасности
Преимущества программы:

Фокус на современных киберугрозах:
рассматриваются риски применения ИИ злоумышленниками и методы противодействия им, включая выявление дипфейков.
Практическая ценность:
изучение конкретных методик подготовки данных, обучения и оценки моделей для прикладных задач ИБ.
Междисциплинарный подход:
сочетание классического машинного обучения с биоинспирированными (иммунологическими) технологиями обнаружения аномалий и вирусов.
Гибридный формат обучения:
возможность полноценного участия как очно, так и дистанционно с интерактивным взаимодействием и обратной связью от кураторов.
Этот курс:

Включает специализированный раздел по безопасности самого машинного обучения, охватывающий защиту данных, моделей и конвейера обучения.
Содержит прикладной кейс по обнаружению дипфейков, отражающий актуальные вызовы в работе с синтетическим контентом.
Рассматривает нетривиальные подходы к обнаружению вредоносных программ на основе принципов функционирования естественной иммунной системы.
Ориентирована на слушателей с базовыми знаниями методов ИИ, что позволяет сразу переходить к углубленному изучению профильных задач информационной безопасности без потери темпа.
Программа:

1. Искусственный интеллект и информационная безопасность:

Угрозы и риски искусственного интеллекта
Рынок услуг взломщиков
Сильный и слабый искусственный интеллект и кибербезопасность
2. Классификация сетевого трафика с помощью машинного обучения:

Способы классификации трафика
Применение методов машинного обучения для классификации IP-трафика
3. Применение машинного обучения для обнаружения вредоносных программ:

Классический статический анализ PE-файла и его заголовка
Подготовка набора данных и предварительная обработка данных
Обучение модели
Оценка модели
Полученные результаты и анализ моделей
4. Применение машинного обучения для защиты web-среды:

Типы мошенничества и защищаемая информация
Обучение с учителем для решения задач по выявлению нарушений
Кластеризация нарушений
5. Кейс — обнаружение дипфейков

6. Применение машинного обучения для обнаружения вредоносных программ (иммунологический подход):

Принципы функционирования естественной иммунной системы
Информационно-вычислительные компоненты естественной иммунной системы
Сопоставление нервной и иммунной систем и их моделей
Принципы моделирования иммунной системы и модели иммунной сети
Иммунологический мониторинг информационных процессов в компьютерных системах
Обнаружение аномалий информационных процессов
Обнаружение вирусов
Иммунологические технологии идентификации личности по динамическим биометрическим параметрам
7. Безопасность в машинном обучении:

Защита данных
Защита моделей
Защита конвейера обучения
Цена 61900 руб.




СКАЧАТЬ

Что бы скачивать сливы курсов и складчины вы должны зарегистрироваться