AI สำหรับความปลอดภัยทางไซเบอร์

ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อการตรวจจับภัยคุกคามขั้นสูง การระบุความผิดปกติของเครือข่าย และการตอบสนองต่อเหตุการณ์โดยอัตโนมัติเพื่อป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ที่ซับซ้อน ครอบคลุมการวิเคราะห์มัลแวร์และการตรวจจับฟิชชิ่งที่ขับเคลื่อนด้วย AI

7 subcategories · 13 courses total

การวิเคราะห์มัลแวร์ด้วย AI
ใช้เทคนิค AI เพื่อจำแนกและวิเคราะห์มัลแวร์โดยอัตโนมัติ พัฒนาโมเดลเพื่อตรวจจับภัยคุกคาม Zero-day และไวรัส Polymorphic ที่หลีกเลี่ยงการตรวจจับแบบดั้งเดิมที่ใช้ลายเซ็น.
3 courses
AI สำหรับการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ (UEBA)
ปรับใช้ระบบการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้และเอนทิตี (UEBA) ที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างพฤติกรรมพื้นฐาน และตรวจจับภัยคุกคามจากภายในหรือบัญชีที่ถูกบุกรุกโดยการระบุความเบี่ยงเบน
3 courses
AI สำหรับข่าวกรองภัยคุกคาม
ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลภัยคุกคามจำนวนมากจากแหล่งต่างๆ ช่วยให้สามารถคาดการณ์เวกเตอร์การโจมตีในอนาคตและระบุภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ได้แบบเรียลไทม์
2 courses
การเรียนรู้ของเครื่องเชิงแข่งขันในความปลอดภัย
สำรวจว่าผู้โจมตีใช้ AI สร้างภัยคุกคามที่หลบเลี่ยงได้อย่างไร และเรียนรู้การสร้างแบบจำลองความปลอดภัย AI ที่แข็งแกร่งซึ่งทนทานต่อการโจมตีเชิงแข่งขัน เช่น การวางยาข้อมูลและการหลบเลี่ยง
2 courses
AI สำหรับการตรวจจับความผิดปกติของเครือข่าย
ประยุกต์ใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อตรวจสอบการรับส่งข้อมูลเครือข่ายและระบุรูปแบบที่ผิดปกติซึ่งอาจบ่งบอกถึงการละเมิดความปลอดภัย โดยแยกแยะความผิดปกติที่ไม่เป็นอันตรายออกจากกิจกรรมที่เป็นอันตราย
1 courses
AI สำหรับตรวจจับฟิชชิ่ง
สร้างและปรับใช้โมเดล AI ที่วิเคราะห์เนื้อหาอีเมล ชื่อเสียงของผู้ส่ง และปลายทางของ URL เพื่อตรวจจับและบล็อกความพยายามในการทำฟิชชิ่งและการโจมตีทางวิศวกรรมสังคมที่ซับซ้อน
1 courses
AI สำหรับการจัดการช่องโหว่
ใช้ AI เพื่อทำให้การค้นหาและจัดลำดับความสำคัญของช่องโหว่ซอฟต์แวร์เป็นไปโดยอัตโนมัติ. โดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อทำนายว่าจุดอ่อนใดมีแนวโน้มที่จะถูกโจมตีมากที่สุด.
1 courses