IA y Aprendizaje Automático en Ciberseguridad

Resumen

Explora este fascinante campo y desarrolla las habilidades para aprovechar la IA en tus desafíos de ciberseguridad. En este curso, IA y Aprendizaje Automático en Ciberseguridad, aprenderás a usar la IA para potenciar tus habilidades en ciberseguridad.

Primero, explorarás el aprendizaje automático y la detección de anomalías. Luego, descubrirás fortalezas de la ciberseguridad con IA, como ransomware, malware y phishing.

Finalmente, aprenderás a aprovechar los modelos de lenguaje de gran tamaño para mejorar la ciberseguridad. Cuando termines este curso, tendrás las habilidades y el conocimiento de la ciberseguridad con IA necesarios para mejorar tus habilidades y capacidades en ciberseguridad.

Programa de estudio

• Introducción a la IA en Ciberseguridad
Visión general de los conceptos de IA y aprendizaje automático
Importancia de la IA en el ámbito de la ciberseguridad
• Técnicas de Aprendizaje Automático para Ciberseguridad
Métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado
Selección de características y preprocesamiento de datos
Evaluación de modelos y métricas de rendimiento
• Detección de Anomalías
Tipos de anomalías en ciberseguridad
Técnicas para detección de anomalías
Implementación de modelos de detección de anomalías
• Aplicaciones de la IA en Detección de Ransomware
Comprensión del comportamiento del ransomware
Modelos de aprendizaje automático para detección de ransomware
Estudios de caso y aplicaciones en el mundo real
• Análisis de Malware con IA
Análisis estático y dinámico de malware
Técnicas de aprendizaje automático para clasificación de malware
Detección de amenazas avanzadas usando IA
• Estrategias de IA para la Detección de Phishing
Identificación de ataques de phishing
Uso de IA para detectar intentos de phishing
Implementaciones y herramientas prácticas
• Aprovechando Modelos de Lenguaje Grande para Ciberseguridad
Introducción a los modelos de lenguaje grande (LLMs)
Uso de LLMs para inteligencia de amenazas y análisis
Mejora de la respuesta a incidentes con LLMs
• Consideraciones Éticas y Desafíos
Abordando sesgos en modelos de IA
Uso ético de la IA en ciberseguridad
Preocupaciones sobre GDPR y privacidad de datos
• Laboratorios Prácticos y Proyectos
Ejercicios prácticos para detección de anomalías
Construcción de modelos para detección de ransomware y malware
Detección de phishing con procesamiento de lenguaje natural
• Conclusión y Tendencias Futuras
Tecnologías emergentes de IA en ciberseguridad
Futuro de las soluciones de ciberseguridad impulsadas por IA
Recursos para aprendizaje continuo y actualización de habilidades
• Evaluación y Certificación
Proyecto del curso y evaluación práctica
Examen final y criterios de certificación del curso

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Enseñado por

Kevin Cardwell

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Asignaturas

Seguridad de la Información (InfoSec)