Нашли продвинутый курс по использованию AI в кибербезе. Все самое главное — в одной учебной программе

Вредоносное ПО, фишинговые атаки, взломы сетей — всё это становится частью повседневной реальности. Но и технологии для борьбы с киберугрозами развиваются, включая возможности искусственного интеллектв. Он способен выявлять угрозы, анализировать огромные объемы данных и адаптироваться к новым вызовам.

Почему стоит использовать AI в кибербезопасности?

Традиционные методы защиты от киберугроз часто оказываются неэффективными против современных атак, которые становятся все более сложными и изощренными. Нейросети помогают выявлять угрозы на ранних этапах, анализируя огромные объемы данных и выявляя аномалии в поведении сети. Вот несколько ключевых причин, почему AI стал важным элементом в кибербезопасности:

• Автоматизация: AI может автоматически обнаруживать угрозы, что позволяет значительно сократить время реагирования.
• Анализ больших данных: алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать огромные массивы данных, находя скрытые угрозы.
• Противодействие новым видам атак: с использованием генеративных нейросетей, таких как GANs, AI способен предсказывать и предотвращать атаки, с которыми еще не сталкивались.
• Адаптивность: AI обучается на новых данных, адаптируясь к изменяющимся угрозам, чтобы предотвращать атаки в реальном времени.

Специализация «AI for Cybersecurity» на Coursera

Учебная программа разработана для специалистов, работающих в области кибербезопасности, и для тех, кто хочет углубить свои знания в области использования AI для борьбы с цифровым угрозам. Если вы инженер, аналитик данных или разработчик, курс позволит вам овладеть новыми навыками и применять ИИ для защиты данных и сетей.

Специализация AI for Cybersecurity включает три основных модуля, каждый из которых углубленно рассматривает разные аспекты применения искусственного интеллекта в кибербезопасности.

Программа курса

1. Введение в AI для кибербезопасности (9 часов)
   • Здесь студенты изучают основные методы использования ИИ для обнаружения и предотвращения киберугроз. Внимание уделяется разработке моделей машинного обучения для идентификации и фильтрации спама и фишинговых атак, а также созданию решений на базе AI для улучшенной биометрической аутентификации, таких как динамика нажатия клавиш и распознавание лиц. Это даёт базовые навыки для работы с нейросетями в контексте защиты данных.
2. Продвинутый анализ вредоносного ПО и сетевых аномалий (11 часов)
   • Этот курс сосредоточен на углубленном изучении методов обнаружения вредоносных программ и аномалий в сети. Студенты изучают различные алгоритмы машинного обучения для классификации вредоносного ПО, такие как кластеризация и деревья решений. Также рассматриваются методы анализа сетевого трафика, позволяющие выявлять подозрительные активности, связанные с ботнетами, и другие аномалии в поведении сети.
3. Защита AI систем и продвинутые темы (15 часов)
   • На этом курсе студенты изучают новейшие технологии, такие как генеративные состязательные сети (GANs), и их применение в задачах безопасности, например, для создания синтетических данных. Важной частью программы является работа с атаками на AI  системы и изучение способов их предотвращения. Учащиеся освоят методы оценки и оптимизации моделей ИИ для обеспечения максимальной устойчивости к киберугрозам, а также получат навыки разработки решений для обнаружения мошенничества в облачных системах.

Кто ведет

Преподаватель курса — Ланиер Уоткинс — настоящий профи в области кибербезопасности, с большим опытом как в исследованиях, так и на реальных проектах. Ланиер занимается тем, что разрабатывает методы защиты данных с использованием ИИ и машинного обучения, а также анализирует сетевую безопасность и работает над предотвращением кибератак.

Ланиер не только ученый, но и отличный преподаватель. Он умеет объяснять сложные вещи простым языком, что особенно важно, когда речь идет о таких темах, как AI и кибербезопасность. На его курсах студенты не просто учат теорию, но и решают реальные задачи, что помогает закрепить знания и применить их на практике.

Продолжительность

Специализация рассчитана на три месяца, при условии, что будете уделять обучению примерно пять часов в неделю. Однако, благодаря гибкому расписанию, можно двигаться в своем собственном темпе.

Пройти курс