网络安全中的人工智能 – 从基础知识到实践 SOC 汽车

MP4 |视频：h264，1280×720 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
语言：英语 |时长：1小时4分钟

你将学到什么

• 了解安全运营中的人工智能应用
• 使用 AI 工具分析和检测威胁
• 实施人工智能驱动的安全自动化
• 构建和评估网络安全机器学习模型
• 将人工智能集成到 SOC 运营和应用中合规性

要求

基本计算机技能 – 熟练使用计算机、安装软件和浏览文件。
基本网络安全意识（可选但有用） – 了解网络、威胁和防火墙等基本概念很有用，但不是强制性的。
熟悉 Python（可选） – 一些实验室使用 Python 进行数据分析和机器学习。将为初学者提供分步指导。
工具和工具设备 – 能够访问互联网（Windows/Mac/Linux）并能够安装免费/开源工具（例如 Python、Jupyter、安全日志数据集）的笔记本电脑/台式机。

描述

释放人工智能在网络安全中的力量。本课程将带您从人工智能和机器学习的基础到构建动手威胁检测模型，将人工智能应用于现实世界的 SOC 操作，并为人工智能驱动的防御的未来做好准备。通过分步实验室、真实数据集、案例研究和实际工作流程，您不仅会学到理论，还会学到如何在自己的安全环境中实现人工智能。您将学到什么网络防御中使用的 ML 概念将机器学习应用于入侵检测和异常检测构建和评估深度学习模型以进行零日攻击检测将 AI 用于日志分析、CTI 和 SOC 工作流程探索对抗性 AI 风险和防御开发完整的端到端威胁检测管道将 AI 与 Splunk、Sentinel 和 n8n 等 SOC 工具集成分析行业案例研究（Google、Microsoft、初创公司）预测 AI 在安全领域的未来：SOC自动化、联合学习、量子安全和道德挑战 动手实验室包括使用 ML 模型构建入侵检测用于异常检测的深度学习（自动编码器）用于网络钓鱼电子邮件检测的 NLP 使用 ML 功能进行恶意软件分类使用异常检测模型进行欺诈检测使用部署模拟的端到端威胁检测管道使用 n8n 剧本进行 SOC 自动化预览本课程适合谁想要将 AI/ML 技能添加到其工具包中的网络安全专业人士 SOC 分析师和网络安全专家希望实现自动化检测和自动化的工程师回应数据科学家&机器学习工程师探索网络安全中的应用对人工智能驱动的网络防御感兴趣的职业改变者

本课程适合谁

有抱负的网络安全专业人士 – 想要凭借尖端人工智能技能进入网络安全领域的学生或初学者。
SOC 分析师和分析师IT 安全团队 – 希望通过人工智能驱动的工具增强威胁检测、事件响应和日志分析能力的专业人士。
数据科学与技术人工智能爱好者 – 对将机器学习应用于现实世界安全问题感到好奇的学习者。
IT 管理员和用户网络工程师 – 那些想要自动执行监控、异常检测和合规性任务的人。
业务和网络工程师技术领导者 – 需要了解人工智能如何优化安全运营并降低风险的管理者和决策者。