在线课程 – 约翰霍普金斯大学 Google AI 网络安全专业认证

获得 AI 技术方面的高级技能,以检测和预防网络威胁,确保针对不断变化的数字风险提供坚实的保护。

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

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No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • 掌握网络安全中的 AI 应用
  • 检测网络威胁的高级技术
  • AI 驱动的欺诈预防
  • 恶意软件分析
  • 了解对比网络 (GAN) 的效果
  • 检测网络流量中的异常
  • 应用强化学习技术
  • 评估 AI 模型的性能
  • 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 建模
  • ML 的特征工程和 DL 的原始数据优化
  • 设计变形恶意软件列
  • 分析操作码序列以将其分类为恶意软件或合法
  • AI 驱动的威胁检测
  • 实施模型以应对真正的网络安全挑战

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 网络安全专家
  • 恶意软件分析器
  • 在机器学习中开发模型
  • 数据工程师
  • 网络安全 AI 专家
  • 威胁分析器
  • 网络安全工具开发人员
  • 深度学习工程师
  • 物联网系统专家

专业化 – 由 3 部分组成的课程系列

该专业面向渴望掌握网络安全领域 AI 应用的研究生。在三门综合课程的课程中,您将学习检测和处理各种网络威胁的高级技术。

课程中的基本主题:

  • AI 驱动的欺诈预防
  • 恶意软件分析
  • 对比网络 (GAN) 的影响

您将获得识别网络流量异常、应用强化学习技术以及评估 AI 模型的性能以应对实际挑战的实践经验。

完成培训后,您将深入了解如何在处理对比攻击的复杂性的同时保护 AI 系统。这些知识将使您准备好面对网络安全领域的新挑战。

实践学习项目

在“人工智能网络安全”专业中,学习者将使用 AI 技术开发实用的网络安全工具。

项目包括:

  • 开发用于检测互联网僵尸网络 (IoT) 活动的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型。
  • ML 的特征工程和 DL 的原始数据优化。
  • 使用隐藏马尔可夫模型设计变形恶意软件列。
  • 分析操作码序列,将其分类为恶意软件或合法操作码。

学习者将推出模型,在前所未见的数据上对其进行测试,并提交视频演示和代码。这种实践方法使学习者具备识别 AI 驱动型威胁和应用模型应对实际网络安全挑战的技能。

Details of the courses that make up the specialization

AI 网络安全简介

课程 1 – 9 小时

使用 AI 技术检测和缓解各种网络威胁,同时保护数字资产和数据。

  • 开发和实施机器学习模型,以检测、分类和防止垃圾邮件和网络钓鱼邮件。
  • 实施 AI 驱动的生物识别解决方案,例如击键动态和面部识别,以提高用户身份识别安全性。

您将获得的技能

  • AI 在网络安全中的应用
  • 网络威胁风险管理
  • AI 驱动的用户识别
  • 开发实用的 ML 模型
  • 垃圾邮件和网络钓鱼检测

课程 2 – 11 小时

了解不同类型的恶意软件,并应用基本分析技术来有效地识别和分类它们。

  • 应用高级机器学习算法(包括集群和决策树)来有效检测恶意软件。
  • 探索使用僵尸网络数据的异常检测技术,并了解如何分析网络流量以识别异常模式。
  • 合作并展示有关识别网络异常的当前趋势的研究结果。

您将获得的技能

  • 恶意软件分析
  • 研究报告技巧
  • 用于身份识别的机器学习
  • 异常检测技术
  • 性能评估

课程 3 – 15 小时

了解如何实施 AI 驱动的解决方案,以检测和防止云环境中的信用卡欺诈。

  • 研究反代网络的基础知识及其在合成数据生成中的应用。
  • 激进的黑白形式攻击的实践经验,以评估和提高模型的耐久性。
  • 掌握特征工程和性能评估技术,以优化网络安全应用的 AI 模型。

您将获得的技能

  • 欺诈检测技术
  • 实施攻击
  • 模型评估和优化
  • 反代网络 (GAN)
  • 强化学习应用程序