साइबर सुरक्षा के लिए AI

उन्नत खतरों का पता लगाने, नेटवर्क विसंगतियों की पहचान करने और परिष्कृत साइबर हमलों से बचाव के लिए स्वचालित घटना प्रतिक्रिया के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें। इसमें AI-संचालित मैलवेयर विश्लेषण और फ़िशिंग पहचान शामिल है।

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फ़िशिंग डिटेक्शन के लिए एआई
ईमेल सामग्री, प्रेषक की प्रतिष्ठा और यूआरएल गंतव्यों का विश्लेषण करने वाले एआई मॉडल बनाएं और तैनात करें ताकि फ़िशिंग प्रयासों और परिष्कृत सोशल इंजीनियरिंग हमलों का पता लगाया जा सके और उन्हें रोका जा सके।
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एआई-संचालित मैलवेयर विश्लेषण
मैलवेयर को स्वचालित रूप से वर्गीकृत और विश्लेषण करने के लिए एआई तकनीकों का लाभ उठाएं। पारंपरिक हस्ताक्षर-आधारित पहचान से बचने वाले ज़ीरो-डे खतरों और पॉलीमोर्फिक वायरस का पता लगाने के लिए मॉडल विकसित करें।
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यूज़र बिहेवियर एनालिटिक्स (UEBA) के लिए AI
यूज़र एंड एंटिटी बिहेवियर एनालिटिक्स (UEBA) सिस्टम लागू करें जो मशीन लर्निंग का उपयोग करके बेसलाइन व्यवहार स्थापित करते हैं और विचलन की पहचान करके अंदरूनी खतरों या कॉम्प्रोमाइज़्ड अकाउंट्स का पता लगाते हैं।
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सुरक्षा में एडवरसैरियल मशीन लर्निंग
जानें कि हमलावर मायावी खतरे बनाने के लिए AI का उपयोग कैसे करते हैं। डेटा पॉइज़निंग और बचाव जैसे एडवरसैरियल हमलों के प्रति लचीले, मजबूत AI सुरक्षा मॉडल बनाना सीखें।
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खतरे की खुफिया जानकारी के लिए एआई
मशीन लर्निंग का उपयोग करके विभिन्न स्रोतों से बड़ी मात्रा में खतरे के डेटा को इकट्ठा करें, संसाधित करें और विश्लेषण करें। यह भविष्य के हमले के तरीकों की भविष्यवाणी करने और वास्तविक समय में उभरते खतरों की पहचान करने में मदद करता है।
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नेटवर्क विसंगति पहचान के लिए AI
नेटवर्क ट्रैफ़िक की निगरानी करने और असामान्य पैटर्न की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल लागू करें जो सुरक्षा उल्लंघन का संकेत दे सकते हैं, सौम्य विसंगतियों और दुर्भावनापूर्ण गतिविधि के बीच अंतर करते हैं।
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भेद्यता प्रबंधन के लिए AI
सॉफ्टवेयर भेद्यताओं की खोज और प्राथमिकता को स्वचालित करने के लिए AI लागू करें। यह अनुमान लगाने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग करें कि कौन सी कमजोरियों का सबसे अधिक फायदा उठाया जा सकता है।
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