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

Resumen

Explore sistemas de detección impulsados por inteligencia artificial que aprovechan enormes datos de terminales para mejorar la ciberseguridad, presentado por el experto Filip Chytry en BSides Tampa 2019.

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

Asignaturas

Charlas de conferencia