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安全数据科学
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课程介绍

伴随着互联网的井喷式发展,网络安全已经上升到国家层面。但与此同时,网络安全也面临着人才缺口巨大、威胁动态改变、安全数据特征复杂等多项严峻挑战。如何在传统攻防对抗之外,寻找更有效、可落地的对抗方式,已成为各大安全团队思考的重点。目前,国内各大安全厂商已逐步开始建立自己的数据中心和数据仓库,但对数据的利用大多仍停留在数据分析这一层面。如何将这些数据内蕴含的巨大价值挖掘出来,转化为实际价值,便是安全数据科学这一领域所想要解决的问题。

 

本课程主要对安全数据科学及其相关子领域进行介绍,包括黑客利用AI进行攻击、黑客攻击AI模型、利用AI赋能安全和保护AI的安全性四方面,涉及技术主要包括自动化鱼叉式钓鱼攻击、对抗学习、数据中毒攻击、恶意网页识别、异常账号检测、隐私保护技术等,采用算法主要包括基于特征、基于内容的人工神经网络、支持向量机等,同时也会介绍一些安全领域的常见数据集以及特征提取等技巧。

 

课程大纲:

  • 机器学习基础介绍——支持向量机、决策树、异常检测、集成学习、聚类分析等
  • 黑客利用AI进行攻击——验证码自动识别、自动化鱼叉式钓鱼攻击、自动化恶意软件样本生成等
  • AI系统被黑客攻击——对抗学习、数据中毒攻击、模型萃取攻击、训练数据窃取攻击等
  • 利用AI赋能安全——恶意网页识别、异常账号检测、恶意域名检测、网络入侵技术等
  • 保护AI的安全性——安全外包计算、云端清洗防护、隐私保护技术等
  • 前沿分享——知识图谱
  • 安全领域的常见数据集、学习资源

授课教师

课程特色

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