На этом 100% онлайн Университетском курсе вы освоите самые передовые методы предотвращения вторжений с помощью генеративных моделей искусственного интеллекта"

В новом докладе Организации Объединенных Наций говорится о том, что 68% компаний по всему миру сообщили о росте числа кибератак в последние месяцы. Рост частоты и сложности атак опережает возможности традиционных решений в области кибербезопасности. В связи с этим генеративный искусственный интеллект предлагает значительное преимущество, генерируя синтетические данные, которые имитируют атаки и повышают точность систем обнаружения вторжений. Отсюда следует, что специалистам важно применять генеративные модели, такие как генеративно-состязательные сети, для оптимизации киберзащиты.

Учитывая это, TECH представляет новаторский Университетский курс в области обнаружения и предотвращения вторжений с помощью генеративных моделей искусственного интеллекта. Разработанный известными специалистами в этой области, учебный план будет посвящен различным темам, начиная от использования генеративных методов для воссоздания сценариев атак или использования Gemini для обнаружения аномалий в сетях и заканчивая передовыми методами работы с большими данными для предотвращения вторжений. Благодаря этому студенты получат необходимые навыки для разработки и внедрения передовых решений в области обнаружения и предотвращения вторжений с использованием генеративных моделей искусственного интеллекта.

С другой стороны, TECH создал академическую среду на 100% онлайн. Обучение позволит экспертам самостоятельно управлять как своим расписанием, так и графиками оценивания своих знаний. Кроме того, используется инновационный метод Relearning, основанный на повторении ключевых понятий для оптимального закрепления знаний. В результате специалисты получат динамичный и приятный опыт погружения, который будет способствовать максимальному повышению качества их повседневной практики. Таким образом, для доступа к Виртуальному кампусу студентам понадобится только электронное устройство с подключением к Интернету. На этой платформе они получат доступ к библиотеке, полной мультимедийных вспомогательных материалов, таких как пояснительные видео, интерактивные конспекты или специализированная литература. 

Вы проанализируете использование генеративного искусственного интеллекта для внедрения инновационных решений, позволяющих точно обнаруживать угрозы"

Данный Университетский курс в области обнаружения и предотвращения вторжений с помощью генеративных моделей искусственного интеллекта содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Вы изучите разработку интеллектуальных систем, чтобы обеспечить их эффективность и адаптивность перед лицом возникающих киберугроз”

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов. 

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях. 

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом студенту поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.  

Вы будете специалистом в области моделирования кибернетических атак с помощью современных генеративных моделей"

На своей скорости: методология Relearning, используемая в этом университетском курсе, позволит вам учиться автономно и постепенно. В своем собственном ритме!"

В рамках учебного плана будут подробно рассмотрены самые разные темы - от использования Gemini для обнаружения аномалий в сетях или применения генеративных моделей для моделирования атак до самых сложных методов кластеризации. Таким образом, студенты смогут разрабатывать и внедрять передовые модели искусственного интеллекта для обнаружения вторжений в режиме реального времени, создавать системы проактивной защиты и прогнозировать вредоносное поведение в сетях.

Вы будете использовать точные метрики для тонкой настройки и усовершенствования систем обнаружения вторжений"

Модуль 1. Обнаружение и предотвращение вторжений с помощью генеративных моделей искусственного интеллекта

1.1. Основы систем IDS/IPS и роль искусственного интеллекта

1.1.1. Определение и базовые принципы систем IDS и IPS
1.1.2. Основные типы и конфигурации IDS/IPS
1.1.3. Вклад искусственного интеллекта в развитие систем обнаружения и предотвращения

1.2. Использование Gemini для выявления аномалий в сетях

1.2.1. Концепции и виды аномалий в сетевом трафике
1.2.2. Характеристики Gemini для анализа сетевых данных
1.2.3. Преимущества обнаружения аномалий для предотвращения вторжений

1.3. Gemini и идентификация шаблонов вторжений

1.3.1. Принципы идентификации и классификации шаблонов вторжений
1.3.2. Методы ИИ, применяемые для выявления шаблонов угроз
1.3.3. Виды шаблонов и аномальное поведение в области сетевой безопасности

1.4. Применение генеративных моделей при симуляции атак

1.4.1 Основы генеративных моделей искусственного интеллекта
1.4.2 Использование генеративных моделей для воссоздания сценариев атак
1.4.3 Преимущества и ограничения симуляции атак с помощью генеративных моделей искусственного интеллекта

1.5. Кластеризация и классификация событий с помощью искусственного интеллекта

1.5.1. Основы кластеризации и классификации при обнаружении вторжений
1.5.2. Общие алгоритмы кластеризации, применяемые в кибербезопасности
1.5.3. Роль искусственного интеллекта в совершенствовании методов классификации событий

1.6. Gemini при составлении поведенческих профилей

1.6.1. Понятия профилирования пользователей и устройств
1.6.2. Применение генеративных моделей при создании профилей
1.6.3. Преимущества профилей поведения для обнаружения угроз

1.7. Анализ больших данных для предотвращения вторжений

1.7.1. Важность больших данных для обнаружения закономерностей безопасности
1.7.2. Методы обработки больших объемов данных в кибербезопасности
1.7.3. Применение ИИ в анализе и профилактике, основанных на больших данных

1.8. Сокращение данных и отбор релевантных признаков с использованием искусственного интеллекта

1.8.1. Принципы снижения размерности в больших объемах данных
1.8.2. Отбор признаков для повышения эффективности анализа с помощью искусственного интеллекта
1.8.3. Методы сокращения данных, применяемые в кибербезопасности

1.9. Оценка моделей искусственного интеллекта в обнаружении вторжений

1.9.1. Критерии оценки моделей искусственного интеллекта в кибербезопасности
1.9.2. Показатели производительности и точности моделей
1.9.3. Важность постоянной валидации и оценки в области искусственного интеллекта

1.10. Внедрение системы обнаружения вторжений, усиленной генеративным искусственным интеллектом

1.10.1. Основные концепции внедрения систем обнаружения вторжений
1.10.2. Интеграция генеративного искусственного интеллекта в системы IDS/IPS
1.10.3. Ключевые аспекты настройки и обслуживания систем, основанных на искусственном интеллекте

Изучая видео, интерактивные конспекты или оценочные тесты, вы усвоите все знания быстро и с удовольствием"