Struttura del corso

Introduzione all'IA nella Cybersecurity

  • Landscape attuale delle minacce cyber
  • Casi d'uso dell'IA nella cybersecurity
  • Panoramica sulle tecniche di machine learning e deep learning

Raccolta e Preprocessing dei Dati

  • Sorgenti di dati di sicurezza: log, allarmi e traffico di rete
  • Etichettatura e normalizzazione dei dati
  • Gestione degli insiemi di dati sbilanciati

Rilevamento delle Minacce e Identificazione delle Anomalie

  • Aprendimento supervisionato vs. non supervisionato
  • Costruzione di modelli di classificazione per il rilevamento degli intrusioni
  • Tecniche di clustering per la rilevazione delle anomalie

Automazione del Processo di Sicurezza con l'IA

  • Utilizzo dell'IA per automatizzare l'analisi della minaccia intelligente
  • Piattaforme di Security Orchestration, Automation e Response (SOAR)
  • Caso studio: Automatizzazione del rilevamento e risposta alle phishing

Predictive Analytics per la Cybersecurity

  • Tendenze degli attacchi Forecasting utilizzando modelli di serie temporali
  • Utilizzo del processing del linguaggio naturale (NLP) sui rapporti delle minacce
  • Costruzione di una pipeline per la previsione delle minacce

Risposta agli Incidenti con Sistemi Intelligenti

  • Costruire un framework di risposta agli incidenti alimentato da IA
  • Presa di decisioni in tempo reale
  • Integrazione con piattaforme SIEM e minaccia intelligence

Strumenti e Framework AI per la Cybersecurity

  • Strumenti e librerie open-source (ad esempio, Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
  • Piattaforme per l'analisi di sicurezza ed automatizzazione
  • Considerazioni sulla distribuzione

Considerazioni Etiche e Operative

  • Bias e equità nei modelli AI
  • Regolamenti e conformità
  • Trasparenza ed esplicabilità

Progetto Finale e Conclusione

  • Disegnare e implementare una soluzione guidata dall'IA per un problema di cybersecurity del mondo reale
  • Presentazione e feedback
  • Riepilogo e prossimi passi

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Una comprensione dei concetti base di sicurezza informatica
  • Esperienza con la programmazione o lo scripting (ad esempio, Python)
  • Familiarità con i fondamenti dell'intelligenza artificiale

Pubblico

  • Analisti e ingegneri di sicurezza informatica
  • Professionisti dell'IA e della scienza dei dati interessati alle applicazioni di sicurezza informatica
  • Architetti della sicurezza e responsabili IT
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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