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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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