Programa do Curso

Introdução à IA na Cibersegurança

  • Landscape atual de ameaças cibernéticas
  • Casos de uso da IA na cibersegurança
  • Visão geral das técnicas de aprendizado de máquina e deep learning

Coleta e Pré-processamento de Dados

  • Fontes de dados de segurança: logs, alertas e tráfego de rede
  • Rótulo de dados e normalização
  • Gestão de conjuntos de dados desbalanceados

Deteção de Ameaças e Identificação de Anomalias

  • Aprendizado supervisionado vs. não supervisionado
  • Criação de modelos de classificação para detecção de intrusões
  • Técnicas de agrupamento para detecção de anomalias

Automatização do Processo de Segurança com IA

  • IA para automatizar a análise de inteligência de ameaças
  • Plataformas de Orquestração, Automação e Resposta (SOAR) de segurança
  • Caso de estudo: Automatizando detecção e resposta a phishing

Predictive Analytics para Cibersegurança

  • Tendências de ataques Forecasting usando modelos de séries temporais
  • Uso do processamento de linguagem natural (NLP) em relatórios de ameaças
  • Criação de uma pipeline de previsão de ameaças

Resposta a Incidentes com Sistemas Inteligentes

  • Criação de um framework de resposta a incidentes alimentado por IA
  • Toma de decisões em tempo real para resposta
  • Integração com plataformas SIEM e inteligência de ameaças

Ferramentas e Frameworks de IA para Cibersegurança

  • Ferramentas e bibliotecas open-source (por exemplo, Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
  • Plataformas para análise de segurança e automação
  • Considerações sobre implantação

Considerações Éticas e Operacionais

  • Bias e equidade em modelos de IA
  • Regulações e conformidade
  • Transparência e explicabilidade

Projeto Final e Conclusão

  • Desenho e implementação de uma solução impulsionada por IA para um problema real de cibersegurança
  • Presentation and feedback (Não traduzido)
  • Síntese e próximos passos

Síntese e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de cibersegurança
  • Experiência com programação ou scripting (ex., Python)
  • Familiaridade com os fundamentos de aprendizado de máquina

Público-alvo

  • Analistas e engenheiros de cibersegurança
  • Profissionais de IA e ciência de dados interessados em aplicações de cibersegurança
  • Arquitetos de segurança e gerentes de TI
 21 Horas

Declaração de Clientes (5)

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