Вы освоите самые передовые методы предотвращения вторжений, которые позволят вам предвидеть атаки и защищать критически важные цифровые инфраструктуры в режиме реального времени. И на 100% онлайн!”

Обнаружение и предотвращение вторжений одна из наиболее важных областей современной кибербезопасности. Эта область фокусируется на выявлении и смягчении последствий несанкционированного доступа, вредоносных действий и других угроз, нарушающих целостность и доступность информационных систем. В цифровой среде, где атаки становятся все более совершенными, традиционные подходы к защите оказываются недостаточными. Именно здесь генеративный искусственный интеллект меняет способы обнаружения и предотвращения нарушений безопасности.

По данным Международного союза электросвязи, за последние годы число кибератак в мире увеличилось на 38%, от них страдают и предприятия, и правительства, и частные лица. Кроме того, Всемирный экономический форум в своем последнем отчете о глобальных рисках назвал киберугрозы одной из главных опасностей для экономической и социальной стабильности. Эти цифры подчеркивают необходимость передовых решений, которые не только реагируют на известные атаки, но и способны предвидеть новые вредоносные действия.

Исходя из этих соображений, TECH разработал инновационный Университетский курс, в рамках которого IT-специалисты получат передовые навыки в области внедрения систем обнаружения и предотвращения вторжений на основе генеративного искусственного интеллекта, понимания того, как анализировать большие объемы данных, выявлять аномальные закономерности и моделировать сценарии атак, чтобы предвидеть возникающие угрозы. Помимо этого, они углубленно изучат интеграцию таких инструментов, как Gemini, в сетевую безопасность и оценку производительности интеллектуальных систем в критических средах.

В связи с этим TECH предлагает полностью онлайн академическую программу, разработанную с учетом полной гибкости. Поэтому специалистам понадобится только устройство с доступом в Интернет, чтобы ознакомиться со всеми учебными материалами. Помимо этого, они будут использовать инновационную методику Relearning, основанную на стратегическом повторении ключевых понятий, чтобы способствовать естественному, эффективному и прочному усвоению содержания.

Вы изучите 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 генеративные содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области обнаружения и предотвращения вторжений с помощью генеративных моделей 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 сможете воспользоваться методикой Relearning, пионером которой является TECH, что оптимизирует ваше обучение с помощью стратегического повторения наиболее актуальных 
понятий” 

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, 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 углубитесь в разработку интеллектуальных систем, чтобы обеспечить их эффективность и адаптивность перед лицом возникающих киберугроз"

С помощью этой университетской программы пройдете специализацию в области моделирования кибератак с помощью современных генеративных моделей"

Эта университетская программа предлагает всесторонний взгляд на системы обнаружения и предотвращения вторжений, подчеркивая инновационное использование генеративного искусственного интеллекта. В рамках этой академической программы IT-специалист изучит основы систем IDS/IPS и их интеграцию с такими передовыми инструментами, как Gemini, применит методы анализа больших данных, кластеризации и сокращения данных.Кроме того, будут рассмотрены такие ключевые темы, как моделирование атак и оценка моделей, что позволит подготовить специалиста к практическим решениям проблем современной кибербезопасности

Вы создадите прочный фундамент в области кластеризации, разрабатывая передовые решения для современных задач цифровой безопасности"

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

Вы будете применять такие инструменты, как Gemini для анализа сети и выявления шаблонов, чтобы достичь оптимальных результатов в предотвращении вторжений"