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コース概要

AIとサイバーセキュリティの概要

  • 脅威検出におけるAI技術の概説
  • AIと従来型サイバーセキュリティ手法との比較
  • AI駆動型サイバーセキュリティの最新動向

脅威検出における機械学習の活用

  • 教師あり学習および教師なし学習手法について
  • 異常検知用予測モデルの構築方法
  • データ前処理と特徴量抽出の基礎

サイバーセキュリティにおける自然言語処理(NLP)

  • フィッシング検出およびメール解析へのNLPの応用
  • 脅威インテリジェンス収集におけるテキスト分析手法
  • NLPがサイバーセキュリティで活用されている実例紹介

AIを活用したインシデント対応の自動化

  • インシデント対応におけるAIによる意思決定プロセス
  • 対応処理を自動化するワークフローの構築法
  • SIEMツールと連携したリアルタイム対応の実現方法

高度な脅威検出のためのディープラーニング技術

  • 複雑な脅威を特定するためのニューラルネットワークの活用方法
  • マルウェア解析用ディープラーニングモデルの実装法
  • 高度持続的脅威(APT)への対抗策としてのAI活用例

サイバーセキュリティにおけるAIモデルの保護策

  • AIシステムに対する敵対的攻撃の概要説明
  • AI駆動型セキュリティツール用の防御手法
  • データプライバシーおよびモデル信頼性の確保法

サイバーセキュリティツールへのAI機能統合法

  • 既存サイバーセキュリティフレームワークへのAI統合例
  • AIを活用した脅威情報収集および監視手法
  • AI駆動型ツールの性能最適化方法

まとめと今後のステップについて

要求

  • サイバーセキュリティの基本原理についての基本的な理解
  • AIおよび機械学習に関する知識や経験があること
  • ネットワークおよびシステムセキュリティへの関心と基礎的知識

対象者

  • サイバーセキュリティの専門家
  • ITセキュリティアナリスト
  • ネットワーク管理者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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