Cómo usar 400 millones de endpoints para construir sistemas de detección de IA sólidos

Resumen

Programa de estudio

• Introducción a la IA en Ciberseguridad
Visión general de los sistemas de detección impulsados por IA
Importancia de los datos de punto final en ciberseguridad
• Entendiendo 400M de Puntos Finales
Tipos de puntos finales y recopilación de datos
Desafíos en la gestión de datos de puntos finales a gran escala
• Infraestructura de Datos para Datos de Puntos Finales
Soluciones de almacenamiento de datos
Técnicas de procesamiento y gestión de datos
• Aprendizaje Automático para la Detección de Amenazas
Métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado
Ingeniería de características a partir de datos de puntos finales
• Construyendo un Sistema de Detección de IA Sólido
Integración de algoritmos de IA con datos de puntos finales
Análisis en tiempo real y detección de amenazas
• Estudio de Caso: Diseño del Sistema de Detección de IA
Arquitectura de un sistema de detección robusto
Desafíos enfrentados en la implementación en el mundo real
• Evaluación de Sistemas de Detección de IA
Métricas para la evaluación del rendimiento del sistema
Técnicas de monitoreo continuo y mejora
• Direcciones Futuras en Ciberseguridad Impulsada por IA
Tendencias emergentes y tecnologías
Consideraciones éticas y de privacidad
• Conclusión y Preguntas y Respuestas
Resumen de los puntos clave
Discusión abierta sobre desafíos de implementación y soluciones

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Asignaturas

Charlas de conferencia