Resumen
Explora cómo las redes neuronales LSTM y Python pueden generar entradas de prueba impulsadas por IA para pruebas de software y seguridad de redes, mejorando las técnicas tradicionales de fuzzing.
Programa de estudio
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- Introducción a las Técnicas de Fuzzing
-- Visión General de los Métodos Tradicionales de Fuzzing
-- Limitaciones y Desafíos del Fuzzing Tradicional
- Introducción a las Redes Neuronales LSTM
-- Comprensión de las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs)
-- Estudio Detallado de las LSTMs: Arquitectura y Funcionamiento
- Python para Fuzzing Impulsado por IA
-- Configuración del Entorno de Python para el Desarrollo de IA
-- Principales Bibliotecas de Python: TensorFlow, Keras
- Implementación de LSTMs para la Generación de Entradas de Prueba
-- Preparación de Conjuntos de Datos para el Entrenamiento de LSTM
-- Entrenamiento de LSTMs en Entradas de Software Existentes
-- Generación de Entradas de Prueba Impulsadas por IA con LSTMs
- Aplicación del Fuzzing Impulsado por IA en Pruebas de Software
-- Estudios de Caso y Ejemplos Prácticos
-- Evaluación de la Efectividad de las Entradas Generadas por IA
-- Comparación del Fuzzing Impulsado por IA con Métodos Tradicionales
- Mejora de la Seguridad de Redes con Fuzzing Impulsado por IA
-- Identificación de Vulnerabilidades de Red con Modelos LSTM
-- Simulación de Ataques de Red Usando Entradas Generadas
- Temas Avanzados y Direcciones Futuras
-- Mejoras en Algoritmos de IA para Fuzzing
-- Combinación de Técnicas Impulsadas por IA con Otros Métodos de Pruebas
- Taller Práctico
-- Implementación Paso a Paso de LSTM para Fuzzing
-- Proyectos Prácticos: Construcción y Pruebas de Casos Impulsados por IA
- Conclusión del Curso y Evaluaciones
-- Resumen de los Aprendizajes Clave
-- Proyecto Final y Directrices de Evaluación
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