Temario del curso
Introducción a la IA en ciberseguridad
- Situación actual de las amenazas cibernéticas
- Casos de uso de IA en ciberseguridad
- Visión general de técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Recopilación de datos y preprocesamiento
- Fuentes de datos de seguridad: registros, alertas y tráfico de red
- Etiquetado y normalización de datos
- Manejo de conjuntos de datos desbalanceados
Detección de amenazas e identificación de anomalías
- Aprendizaje supervisado versus no supervisado
- Construcción de modelos de clasificación para la detección de intrusiones
- Técnicas de agrupamiento para la detección de anomalías
Automatización de procesos de seguridad con IA
- IA para automatizar el análisis de inteligencia sobre amenazas
- Plataformas de orquestación, automatización y respuesta en seguridad (SOAR)
- Caso de estudio: Automatización de la detección y respuesta al phishing
Análisis predictivo para ciberseguridad
- Pronóstico de tendencias de ataque mediante modelos de series temporales
- Uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en informes de amenazas
- Construcción de una canalización de predicción de amenazas
Respuesta a incidentes con sistemas inteligentes
- Desarrollo de un marco de respuesta ante incidentes impulsado por IA
- Toma de decisiones en tiempo real para la respuesta
- Integración con plataformas SIEM e inteligencia sobre amenazas
Herramientas y marcos de IA para ciberseguridad
- Herramientas y bibliotecas de código abierto (por ejemplo, Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
- Plataformas para análisis de seguridad y automatización
- Consideraciones sobre el despliegue
Consideraciones éticas y operativas
- Sesgo e imparcialidad en modelos de IA
- Regulaciones y cumplimiento normativo
- Transparencia y explicabilidad
Proyecto final: Solución de ciberseguridad impulsada por IA
- Diseño e implementación de una solución basada en IA para un problema real de ciberseguridad
- Resolución colaborativa de problemas y desarrollo de soluciones
- Presentación y retroalimentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de ciberseguridad
- Experiencia con programación o scripting (por ejemplo, Python)
- Familiaridad con los fundamentos del aprendizaje automático
Público objetivo
- Analistas e ingenieros de ciberseguridad
- Profesionales de IA y ciencia de datos interesados en aplicaciones de ciberseguridad
- Arquitectos de seguridad y administradores de TI
Reseñas (3)
La experiencia compartida, el saber hacer del profesor y su valor son importantes.
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Curso - C/C++ Secure Coding
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conozca más sobre el producto y algunas diferencias clave entre RHDS y OpenLDAP de código abierto.
Jackie Xie - Westpac Banking Corporation
Curso - 389 Directory Server for Administrators
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el conocimiento del instructor era muy alto - sabía de lo que estaba hablando y conocía las respuestas a nuestras preguntas
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