Машинное и глубокое обучение для кибербезопасности

По мере того как киберугрозы становятся все более изощренными, традиционных систем безопасности, основанных на правилах, уже недостаточно для защиты цифровых активов. Современные операции по обеспечению безопасности опираются на интеллектуальные алгоритмы, которые могут анализировать модели и реагировать на угрозы в реальном времени. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные принципы применения машинного обучения и глубинного обучение в кибербезопасности. Вы перейдете от понимания основной терминологии безопасности к чтению и анализу того, как модели предсказания идентифицируют вредоносную деятельность, классифицируется вредное ПО и обеспечивает безоъединительную инфраструктуру. Что вы узнаете: Понимание основных концепций кибербезопасности, ландшафтов угроз и терминологии машинного обучения; Анализ моделей обучения с наблюдением, используемых для классификации и обнаружения вредоносного ПО; Изучение алгоритмов обучения без наблюдения для обнаруживания аномалий и идентификации сетевых вторжений; Изучайте основные архитектуры глубокого обучения Узнайте, как предварительная обработка данных применяется к журналам безопасности; Откройте для себя современные вызовы, включая состязательное машинное обучение. Курс начинается с основных определений, а затем переходит к структурированному разбивке того, как построены трубопроводы обнаружения угроз. Этот курс предназначен для новичков, и для его прохождения не требуется предыдущего опыта машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы построить свои фундаментальные знания о защите безопасности на основе искусственного интеллекта.