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コース概要
サイバーセキュリティにおけるAIの導入
- 現在のサイバートレットの状況。
- サイバーセキュリティにおけるAIのユースケース。
- 機械学習と深層学習技術の概要。
データ収集と前処理
- セキュリティデータのソース:ログ、アラート、およびネットワークトラフィック。
- データのラベリングと正規化。
- 不均衡データセットの扱い方。
脅威検出と異常識別
- 教師あり学習と教師なし学習の違い。
- 侵入検知のための分類モデルの構築。
- クラスタリング技術を用いた異常検出。
AIを使用したセキュリティプロセス自動化
- 脅威インテリジェンス分析の自動化にAIを使う。
- セキュリティオーケストレーション、自動化、および対応(SOAR)プラットフォーム。
- 事例:フィッシング検出と対応の自動化。
サイバーセキュリティの予測分析
- 時系列モデルを使用した攻撃トレンドの予測。
- 脅威レポートに対する自然言語処理(NLP)の使用。
- 脅威予測パイプラインの構築。
インテリジェントシステムによるインシデント対応
- AIを活用したインシデント対応フレームワークの構築。
- リアルタイムでの対応決定。
- SIEMと脅威インテリジェンスプラットフォームとの統合。
サイバーセキュリティにおけるAIツールとフレームワーク
- オープンソースのツールとライブラリ(例:Scikit-learn、TensorFlow、Keras)。
- セキュリティ分析と自動化のプラットフォーム。
- 展開上の考慮点。
倫理的および運用上の考慮点
- AIモデルにおけるバイアスと公平性。
- 規制とコンプライアンス。
- 透明性と説明可能性。
最終プロジェクト:AIを活用したサイバーセキュリティソリューション
- 実世界のサイバーセキュリティ問題に対するAI駆動の解決策を設計し、実装する。
- 協調的な問題解決と解決策開発。
- プレゼンテーションとフィードバック。
要約と次なるステップ
要求
- 基本的なサイバーセキュリティ概念の理解。
- プログラミングやスクリプト作成(例:Python)の経験。
- 機械学習の基礎知識。
対象者
- サイバーセキュリティアナリストとエンジニア。
- サイバーセキュリティアプリケーションに興味のあるAIやデータサイエンスの専門家。
- セキュリティアーキテクトとITマネージャー。
21 時間
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