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コース概要
サイバーセキュリティにおけるAI入門
- 現在のサイバー脅威の状況
- サイバーセキュリティ分野でのAIの活用事例
- 機械学習およびディープラーニング技術の概要
データ収集と前処理
- ログ、アラート、ネットワークトラフィックなどセキュリティデータの入手源
- データのラベル付けおよび正規化
- 不均衡なデータセットの取り扱い方法
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
- 侵入検出用分類モデルの構築法
- 異常検出用クラスタリング手法
AIを用いたセキュリティプロセスの自動化
- 脅威情報分析の自動化に役立つAI技術
- セキュリティオーケストレーション、自動化、対応(SOAR)プラットフォーム
- 事例紹介:フィッシング検出および対応プロセスの自動化
サイバーセキュリティにおける予測分析
- 時系列モデルを用いた攻撃トレンドの予測手法
- 脅威報告書に対する自然言語処理(NLP)の利用法
- 脅威予測パイプラインの構築手順
インテリジェントシステムによるインシデント対応
- AI主導型インシデント対応フレームワークの設計法
- リアルタイムでの対応判断プロセス
- SIEMおよび脅威情報プラットフォームとの連携方法
サイバーセキュリティ用AIツールとフレームワーク
- オープンソースのツールやライブラリ(例:Scikit-learn、TensorFlow、Keras)
- セキュリティ分析・自動化を支援するプラットフォーム
- 導入時の考慮事項
倫理的および運用的な課題
- AIモデルにおける偏りや公平性の問題
- 関連法規制およびコンプライアンス要件
- 透明性と説明可能性の確保方法
最終プロジェクト:AI駆動型サイバーセキュリティソリューション
- 現実のサイバーセキュリティ課題に対するAIベースの解決策を設計・実装
- チームでの問題解決およびソリューション開発体験
- 成果発表およびフィードバック受領
まとめと今後のステップ
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経験(例:Python)
- 機械学習に関する基礎知識の有無
対象者
- サイバーセキュリティアナリストおよびエンジニア
- サイバーセキュリティ分野に興味を持つAI・データサイエンス専門家
- セキュリティアーキテクトおよびITマネージャー
21 時間
お客様の声 (3)
Experience sharing, it's teacher's know-how and valuable.
Carey Fan - Logitech
コース - C/C++ Secure Coding
製品についてさらに理解を深め、RHDSとオープンソースのOpenLDAPとの主な違いを学びます。
Jackie Xie - Westpac Banking Corporation
コース - 389 Directory Server for Administrators
機械翻訳
講師の知識は非常に高かったです。彼は自分が話している内容をよく理解しており、私たちの質問にも的確に答えることができました。
Adam - Fireup.PRO
コース - Advanced Java Security
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