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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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