Malware Forensics v5 : Maîtrise de l'IA et de ChatGPT dans l'analyse des logiciels malveillants

Aperçu

Plongez dans le domaine complexe et en constante évolution de la criminalistique des logiciels malveillants avec "Malware Forensics v5 :

Maîtrise de l'IA et de ChatGPT en Analyse des Logiciels Malveillants", un cours pionnier conçu pour vous fournir les connaissances et compétences avancées essentielles pour maîtriser les défis de cybersécurité les plus récents. Ce cours met l'accent sur le rôle transformateur de l'IA et de ChatGPT dans la révolution de la détection et de l'analyse des logiciels malveillants, établissant un nouveau standard dans le domaine.

Programme

• Introduction à l'analyse de la cybercriminalité
Vue d'ensemble des types de cybercriminalité et de leurs caractéristiques
Contexte historique et évolution de l'analyse de la cybercriminalité
• Fondamentaux de l'IA en cybersécurité
Concepts et terminologie de l'IA
Principes de l'apprentissage automatique pertinents pour la détection de logiciels malveillants
• Rôle de l'IA dans la détection de logiciels malveillants
Modèles d'IA et d'apprentissage automatique en cybersécurité
Études de cas : Applications réussies de l'IA dans la détection de logiciels malveillants
• Introduction à ChatGPT et au traitement du langage naturel dans l'analyse de logiciels malveillants
Bases du traitement du langage naturel
ChatGPT : Fonctionnalités et capacités en cybersécurité
• Utilisation de ChatGPT pour l'analyse de logiciels malveillants
Automatisation de la génération de rapports sur les logiciels malveillants
Collecte interactive de renseignements sur les menaces avec ChatGPT
• Analyse approfondie des outils d'analyse de la cybercriminalité améliorés par l'IA
Aperçu des outils d'IA de pointe pour l'analyse de la cybercriminalité
Laboratoire pratique : Mise en œuvre d'outils d'IA dans l'analyse médico-légale
• Techniques avancées d'analyse de logiciels malveillants
Méthodes d'analyse statique et dynamique
Ingénierie inverse assistée par IA
• Stratégies de réponse aux incidents et de remédiation basées sur l'IA
Détection et réponse automatisées aux menaces à l'aide de l'IA
Création de manuels de réponse aux incidents propulsés par l'IA
• Considérations éthiques et défis de l'analyse de la cybercriminalité dirigée par l'IA
Préoccupations en matière de confidentialité et biais dans les modèles d'IA
Utilisation éthique de l'IA en cybersécurité
• Tendances futures en IA et analyse de la cybercriminalité
Technologies émergentes et leur impact sur l'analyse des logiciels malveillants
Préparation aux paysages de menaces futurs avec l'IA
• Projet de fin d'études
Application pratique des concepts du cours dans un scénario simulé d'analyse de logiciels malveillants
Présentation et défense des résultats

Enseigné par

Dharmanandana Reddy Pothula

Sujets

Sécurité de l'information (InfoSec)