Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная стажировка в области искусственного интеллекта Google для кибербезопасности, Университет Джонса Хопкинса.

Приобретите передовые навыки в области методов искусственного интеллекта для обнаружения и предотвращения киберугроз, обеспечивая надежную защиту от постоянно развивающихся цифровых рисков.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

начиная

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Управление приложениями искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности
  • Передовые методы обнаружения киберугроз
  • Предотвращение мошенничества основано на искусственном интеллекте
  • Анализ вредоносного ПО
  • Понимание последствий состязательных сетей (GAN)
  • Выявление аномалий сетевого трафика
  • Применение методов обучения с подкреплением
  • Оценка производительности моделей искусственного интеллекта
  • Разработка моделей машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL)
  • Разработка функций для ML и оптимизация необработанных данных для DL
  • Tor дизайн метаморфического вредоносного ПО
  • Анализ последовательностей кодов операций для их классификации как вредоносного или легитимного программного обеспечения.
  • Обнаружение угроз с помощью искусственного интеллекта
  • Применение моделей для решения реальных задач кибербезопасности

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Эксперт по кибербезопасности
  • Анализатор вредоносных программ
  • Разрабатывает модели в машинном обучении
  • Инженер данных
  • Эксперт по искусственному интеллекту в области кибербезопасности
  • Анализатор угроз
  • Разработчик инструментов кибербезопасности
  • Инженер глубокого обучения
  • Эксперт по системам Интернета вещей

Стажировка — серия курсов из 3 частей.

Эта специализация предназначена для студентов после получения степени бакалавра, которые стремятся освоить приложения искусственного интеллекта в области кибербезопасности. В ходе трех комплексных курсов вы изучите передовые методы обнаружения и борьбы с различными киберугрозами.

Основные предметы в учебной программе:

  • Предотвращение мошенничества основано на искусственном интеллекте
  • Анализ вредоносного ПО
  • Эффекты ГАН

Вы получите практический опыт обнаружения аномалий в сетевом трафике, применения методов обучения с подкреплением и оценки эффективности моделей искусственного интеллекта в сравнении с реальными проблемами.

После завершения обучения вы получите глубокое понимание того, как защитить системы искусственного интеллекта, справляясь со сложными состязательными атаками. Эти знания подготовят вас к решению новых задач в области кибербезопасности.

Практический учебный проект

По специализации «Искусственный интеллект для кибербезопасности» учащиеся будут использовать методы искусственного интеллекта для разработки практических инструментов кибербезопасности.

Проекты включают в себя:

  • Разработка моделей машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) для обнаружения активности сети интернет-ботов (IoT).
  • Разработка функций для ML и оптимизация необработанных данных для DL.
  • Метаморфический дизайн матрицы вредоносного ПО с использованием скрытой марковской модели.
  • Анализ последовательностей кодов операций для классификации их как вредоносное или легитимное программное обеспечение.

Учащиеся будут создавать модели, тестировать их на ранее невиданных данных и отправлять видеодемонстрации вместе со своим кодом. Этот практический подход дает учащимся навыки выявления угроз, связанных с искусственным интеллектом, и применения моделей для решения реальных проблем кибербезопасности.

Details of the courses that make up the specialization

Введение в искусственный интеллект для кибербезопасности

Курс 1 — 9 часов

Используйте методы искусственного интеллекта для выявления и смягчения различных киберугроз, одновременно защищая цифровые активы и данные.

  • Разработка и внедрение моделей машинного обучения для выявления, классификации и предотвращения спама и фишинговых писем.
  • Применение биометрических решений на основе искусственного интеллекта, таких как динамика нажатия клавиш и распознавание лиц, для повышения безопасности идентификации пользователей.

Навыки, которые вы получите

  • Приложения искусственного интеллекта в кибербезопасности
  • Управление рисками киберугроз
  • Идентификация пользователя на основе искусственного интеллекта
  • Разработка практических моделей машинного обучения
  • Обнаружение спама и фишинга в электронной почте

Курс 2 — 11 часов

Понимайте различные типы повреждений и применяйте базовые методы анализа для их эффективной идентификации и классификации.

  • Применение передовых алгоритмов машинного обучения, включая кластеры и деревья решений, для эффективного выявления повреждений.
  • Изучите методы обнаружения аномалий с использованием данных ботнетов и узнайте, как анализировать сетевой трафик для выявления необычных закономерностей.
  • Сотрудничество и презентация результатов исследований текущих тенденций в обнаружении сетевых аномалий.

Навыки, которые вы получите

  • анализ повреждений
  • Навыки презентации исследований
  • Машинное обучение для идентификации
  • Методы обнаружения аномалий
  • оценка эффективности

Курс 3 — 15 часов

Узнайте, как внедрить решения на основе искусственного интеллекта для обнаружения и предотвращения мошенничества с кредитными картами в облачных средах.

  • Исследование основ сетей генерации счетчиков и их применения для генерации синтетических данных.
  • Практический опыт агрессивных атак черно-белой формы с целью оценки и повышения долговечности модели.
  • Овладейте методами проектирования функций и оценки производительности для оптимизации моделей искусственного интеллекта для приложений кибербезопасности.

Навыки, которые вы получите

  • Методы обнаружения мошенничества
  • Реализация агрессивных атак
  • Оценка и оптимизация модели
  • Генеративно-состязательные сети (GAN)
  • Приложения для обучения с подкреплением