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コース概要

高度なAIを用いた脅威検出技術

  • 監視学習および非監視学習手法に基づく高度な機械学習モデルの活用
  • AIによるリアルタイム異常検出手法
  • 脅威ハンティングに役立つAI駆動型技術の実装方法

サイバーセキュリティ向けカスタムAIモデルの構築法

  • 特定のセキュリティ要件に合わせたモデル開発手法
  • サイバーセキュリティデータ分析向けの特徴量エンジニアリング方法
  • セキュリティ関連データセットを用いたモデルの訓練・検証手順

AIによるインシデント対応自動化技術

  • 自動応答処理に用いるAIベースのプレイブック作成法
  • SOARプラットフォームとの統合を通じた高度な自動化手法の導入
  • 迅速かつ適切な意思決定による対応時間短縮策

サイバー脅威解析向け高度深層学習技術

  • 複雑なマルウェア検出に有効なニューラルネットワークの活用法
  • 持続的脅威(APT)検知における深層学習技術の実用例
  • 実際の脅威解析事例による深層学習応用方法の理解

サイバーセキュリティにおける敵対的機械学習技術

  • AIモデルを標的とする攻撃の構造理解および防御方法
  • ​セキュリティ用途向けAIモデルの堅牢性向上テクニックの習得
  • 絶えず変化する脅威環境下でのAIアルゴリズム保護手法

既存サイバーセキュリティ基盤とAI技術の統合法

  • SIEMや脅威情報プラットフォームとの連携方法
  • セキュリティ業務フロー全体におけるAI性能の最適化策
  • AI駆動型セキュリティ技術の拡張性ある導入計画例

AIおよびビッグデータによる脅威情報分析技術

  • 大規模な脅威データ群の解析に役立つAI技術活用法
  • リアルタイムでの脅威情報収集および分析手法
  • 将来発生が予想されるサイバー攻撃の予測と予防法

まとめおよび今後の取り組み方向性について

要求

  • サイバーセキュリティフレームワークおよび脅威検出手法に関する十分な知識
  • セキュリティ分野における機械学習およびAI応用の実務経験
  • セキュリティ環境でのスクリプト作成や自動化処理に通じていること

対象者

  • 中級から上級レベルのサイバーセキュリティ専門家
  • セキュリティ運用センター(SOC)のアナリスト
  • 脅威ハンティングやインシデント対応チームのメンバー
 28 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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