Искусственный интеллект для информационной безопасности [АИС]

[ALL DAR Bot]

Автор: АИС
Название: Искусственный интеллект для информационной безопасности [АИС]

Описание:
Изучите применение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для решения задач информационной безопасности. Разберите практические кейсы: от классификации сетевого трафика и обнаружения вредоносного ПО до защиты моделей ИИ и выявления дипфейков.

Курс посвящен интеграции технологий искусственного интеллекта в процессы обеспечения информационной безопасности. Слушатели изучат базовые и объяснимые модели ИИ, российские стандарты и методы машинного обучения для защиты цифровых активов. В программе рассмотрены практические аспекты: применение ИИ для классификации трафика, обнаружения вредоносных программ и защиты web-среды. Особое внимание уделяется искусственным иммунным системам и безопасности самого процесса машинного обучения.

Обучение сочетает теоретические лекции с разбором практических кейсов и обратной связью от экспертов.

Преимущества программы:

• Актуальная специализация:
  
  фокус на пересечении двух ключевых технологических трендов — искусственного интеллекта и информационной безопасности.
  
• Практическая направленность:
  
  разбор реальных сценариев применения, включая обнаружение дипфейков, анализ вредоносного ПО и классификацию трафика.
  
• Интерактивный формат:
  
  возможность задавать вопросы преподавателю в реальном времени и получать развернутую обратную связь по практическим заданиям.
  
• Комплексный подход к защите:
  
  изучение не только способов применения ИИ для обороны, но и методов защиты самих данных, моделей и конвейеров машинного обучения.

В этом курсе:

• Объяснимый ИИ (XAI):
  
  отдельный модуль, посвященный типам и методам объяснимости, позволяющим понимать логику принятия решений алгоритмами.
  
• Бионические подходы:
  
  рассмотрение принципов работы искусственных иммунных систем для мониторинга процессов и обнаружения аномалий и вирусов.
  
• Нормативная база:
  
  анализ действующих и проектных российских стандартов в сфере искусственного интеллекта и их применимости в задачах ИБ.
  
• Безопасность ML:
  
  детальный разбор уязвимостей машинного обучения, включая способы защиты обучающих данных и финальных моделей от компрометации.

Программа:

1. Естественный интеллект и когнитивные модели:

• Мозг как физическая и психологическая основа естественного интеллекта
  
• Интеллект и когнитивные функции
  
• Соотношение знаний и данных в обработке информации

2. Искусственный интеллект и машинное обучение:

• Искусственный интеллект и его применение
  
• Четыре подхода к искусственному интеллекту
  
• Типы искусственного интеллекта
  
• Введение в машинное и глубокое обучение
  
• Стадии развития искусственного интеллекта

3. Обзор российских стандартов в сфере искусственного интеллекта:

• Существующие стандарты
  
• Проекты стандартов

4. Базовые технологии искусственного интеллекта:

• Логические модели
  
• Сетевые модели
  
• Средства обработки неопределенности
  
• Онтологические модели
  
• Нейросетевые модели

5. Методы машинного обучения:

• Машинное обучение и глубокое обучение
  
• Способы машинного обучения
  
• Алгоритмы машинного обучения

6. Кейс — классификация видов ирисов

7. Объяснимые модели искусственного интеллекта:

• Что такое объяснимый искусственный интеллект
  
• Типы объяснимости
  
• Средства объяснимого искусственного интеллекта
  
• Методы объяснимого искусственного интеллекта

8. Искусственный интеллект и информационная безопасность:

• Угрозы и риски искусственного интеллекта
  
• Рынок услуг взломщиков
  
• Сильный и слабый искусственный интеллект и кибербезопасность

9. Классификация сетевого трафика с помощью машинного обучения:

• Способы классификации трафика
  
• Применение методов машинного обучения для классификации IP-трафика

10. Применение машинного обучения для обнаружения вредоносных программ:

• Классический статический анализ PE-файла и его заголовка
  
• Подготовка набора данных и предварительная обработка данных
  
• Обучение модели
  
• Оценка модели
  
• Полученные результаты и анализ моделей

11. Применение машинного обучения для защиты web-среды:

• Типы мошенничества и защищаемая информация
  
• Обучение с учителем для решения задач по выявлению нарушений
  
• Кластеризация нарушений

12. Кейс — обнаружение дипфейков

13. Искусственные иммунные системы в информационной безопасности:

• Принципы функционирования естественной иммунной системы
  
• Информационно-вычислительные компоненты естественной иммунной системы
  
• Сопоставление нервной и иммунной систем и их моделей
  
• Принципы моделирования иммунной системы и модели иммунной сети
  
• Иммунологический мониторинг информационных процессов в компьютерных системах
  
• Обнаружение аномалий информационных процессов
  
• Обнаружение вирусов
  
• Иммунологические технологии идентификации личности по динамическим биометрическим параметрам

14. Безопасность в машинном обучении:

• Защита данных
  
• Защита моделей
  
• Защита конвейера обучения

Цена 75900 руб.

https://www.infosystems.ru/courses/avtorskie_kursy/IS118/

Материал «Искусственный интеллект для информационной безопасности [АИС]», возможно, скоро появится на All-DAR.

Пройдите регистрацию и оформите Premium подписку, чтобы первым получить доступ, и воспользуйтесь поиском — может быть, он уже опубликован.​

Качать без ограничений Купить доступ за ₽3.000,00