Apprentissage automatique et profond dans le domaine de la cybersécurité

Les modèles d'apprentissage supervisé identifient et atténuent les menaces à la cybersécurité en exploitant des ensembles de données étiquetés pour entraîner des algorithmes. Dans ce cours, vous explorerez une gamme d'outils et de techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, pour détecter, prévenir et répondre efficacement aux cybermenaces. En outre, vous apprendrez à identifier les activités inhabituelles, à détecter les logiciels malveillants et à bloquer les liens dangereux afin de protéger vos modèles et vos données contre tout accès non autorisé.

Les réseaux neuronaux, inspirés du cerveau humain, sont entraînés à l'aide de grands ensembles de données pour apprendre des modèles et des relations complexes. Vous apprendrez à utiliser la puissance des réseaux neuronaux pour détecter les écarts par rapport aux modèles normaux, gérer et analyser de grands volumes de données avec une grande précision et faire face aux menaces sophistiquées. Nous démontrons comment les réseaux de neurones convolutifs et récurrents peuvent être utilisés pour l'analyse des menaces afin de renforcer la cyberdéfense contre l'évolution des cyberattaques

Nous avons conçu ce cours pour les professionnels de la cybersécurité, les data scientists et toute personne intéressée par l'utilisation de l'IA pour lutter contre les cybermenaces. L'achèvement des « Principes fondamentaux de la cybersécurité alimentés par l'IA » est une condition préalable obligatoire pour ce cours afin de vous assurer d'avoir les connaissances de base requises pour les sujets avancés. Ce cours présente des études de cas et des exemples concrets pour présenter l'utilisation pratique des techniques d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique dans le domaine de la cyberdéfense. Inscrivez-vous dès maintenant pour maîtriser les outils clés permettant d'améliorer les défenses de cybersécurité