Plan du cours

Techniques de détection des menaces renforcées par l'IA

  • Modèles avancés d'apprentissage automatique supervisé et non supervisé
  • Détection d'anomalies en temps réel à l'aide de l'IA
  • Mise en œuvre de techniques de chasse aux menaces basées sur l'IA

Création de modèles d'IA personnalisés pour la cybersécurité

  • Développement de modèles adaptés à des besoins de sécurité spécifiques
  • Ingénierie des fonctionnalités pour les données de cybersécurité
  • Entraînement et validation des modèles à l'aide d'ensembles de données de cybersécurité

Automatisation de la réponse aux incidents grâce à l'IA

  • Des playbooks basés sur l'IA pour une réponse automatisée
  • Intégration de l'IA aux plateformes SOAR pour une meilleure automatisation
  • Réduction du temps de réponse grâce à la prise de décision basée sur l'IA

Avancées Deep Learning pour l'analyse des cybermenaces

  • Réseaux neuronaux pour la détection de logiciels malveillants complexes
  • Utilisation de l'apprentissage profond pour la détection des menaces persistantes avancées (APT)
  • Études de cas sur l'apprentissage profond dans l'analyse des menaces

Attaques adverses Machine Learning en cybersécurité

  • Comprendre et se défendre contre les attaques adverses sur les modèles d'IA
  • Mise en œuvre de techniques de robustesse pour les modèles de sécurité de l'IA
  • Sécuriser les algorithmes d'IA dans des paysages de menaces dynamiques

Intégration de l'IA dans l'infrastructure de cybersécurité existante

  • Connecter les modèles d'IA aux plateformes SIEM et de renseignement sur les menaces
  • Optimisation des performances de l'IA dans les flux de travail de cybersécurité
  • [Déploiement rapide des mesures de sécurité basées sur l'IA

Le renseignement sur les menaces avec l'IA et Big Data

  • Exploiter l'IA pour analyser des données à grande échelle sur les menaces
  • Collecte et analyse de renseignements sur les menaces en temps réel
  • Utiliser l'IA pour prédire et prévenir les cybermenaces futures

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Solide compréhension des cadres de cybersécurité et de la détection des menaces.
  • Expérience de l'apprentissage automatique et des applications de l'IA dans le domaine de la sécurité
  • Familiarité avec les scripts et l'automatisation dans les environnements de sécurité.

Audience

  • Professionnels de la cybersécurité de niveau intermédiaire à avancé
  • Analystes de centres d'opérations de sécurité (SOC)
  • Chasseurs de menaces et équipes de réponse aux incidents
 28 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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