Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7
23 Bewertungen
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Empfohlene Erfahrung
Stufe „Mittel“
Ein grundlegendes Verständnis der Prinzipien der Cybersicherheit und Vertrautheit mit grundlegenden Programmierkonzepten und Maschinellem Lernen werden empfohlen.
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7
23 Bewertungen
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
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Stufe „Mittel“
Ein grundlegendes Verständnis der Prinzipien der Cybersicherheit und Vertrautheit mit grundlegenden Programmierkonzepten und Maschinellem Lernen werden empfohlen.
Verschiedene Arten von Malware zu verstehen und grundlegende Analysetechniken anzuwenden, um sie effektiv zu erkennen und zu klassifizieren.
Implementierung fortschrittlicher Algorithmen des Maschinellen Lernens, einschließlich Clustering und Entscheidungsbäumen, zur effizienten Erkennung von Malware.
Lernen Sie Techniken zur Anomalie-Erkennung anhand von Botnetz-Daten kennen und erfahren Sie, wie Sie den Netzwerkdatenverkehr auf ungewöhnliche Muster analysieren können.
Zusammenarbeit und Präsentation von Forschungsergebnissen zu aktuellen Trends in der Anomalie-Erkennung von Netzwerken, Verbesserung der Kommunikation und der analytischen Fähigkeiten.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: AI-Sicherheit
AI-Sicherheit
Kategorie: Schutz vor Malware
Schutz vor Malware
Kategorie: Netzwerksicherheit
Netzwerksicherheit
Kategorie: Bewertung des Modells
Bewertung des Modells
Kategorie: Cybersecurity
Cybersecurity
Kategorie: Netzwerkanalyse
Netzwerkanalyse
Kategorie: Erkennung von Bedrohungen
Erkennung von Bedrohungen
Kategorie: Erkennung von Anomalien
Erkennung von Anomalien
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Kategorie: Microsoft Windows
Microsoft Windows
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Klassifizierungsalgorithmen
Wichtige Details
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9 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
91%
of learners achieved a positive career outcome
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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Der Kurs "Advanced Malware and Network Anomaly Detection" (Erweiterte Erkennung von Malware und Netzwerkanomalien) vermittelt den Lernenden wichtige Fähigkeiten zur Bekämpfung fortgeschrittener Cybersecurity-Bedrohungen mithilfe künstlicher Intelligenz. Dieser Kurs verfolgt einen praxisorientierten Ansatz und führt die Teilnehmer durch die Feinheiten der Malware-Erkennung und der Identifizierung von Netzwerkanomalien. In den ersten beiden Modulen erwerben Sie grundlegende Kenntnisse über verschiedene Arten von Malware und fortgeschrittene Erkennungstechniken, einschließlich überwachter und unüberwachter Lernmethoden. In den folgenden Modulen liegt der Schwerpunkt auf der Netzwerksicherheit, wo Sie Algorithmen zur Erkennung von Anomalien und deren Anwendung anhand von realen Botnetzdaten erforschen. Indem Sie Ihr Wissen durch praktische Implementierungen und gemeinsame Präsentationen anwenden, entwickeln Sie robuste Fähigkeiten, die in der heutigen Cybersicherheitslandschaft von großer Bedeutung sind. Mit dem Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, Bedrohungen effektiv zu erkennen und zu entschärfen, was Sie zu einer wertvollen Bereicherung für jede Position im Bereich der Cybersicherheit macht. Angesichts der rasanten Entwicklung von Cyber-Bedrohungen stellt dieser Kurs sicher, dass Sie immer einen Schritt voraus sind, indem Sie die Leistung von KI für robuste Cybersicherheitsmaßnahmen nutzen.
Dieser Kurs bietet einen umfassenden Einblick in die Erkennung und Analyse von Malware und behandelt die Identifizierung und Klassifizierung von Malware-Typen und deren Eigenschaften. Die Teilnehmer lernen grundlegende Konzepte der Analyse von Malware, Netzwerk-Bedrohungen und Erkennungsmethoden kennen, während sie verschiedene Tools und Algorithmen für eine effektive Erkennung und Leistungsbewertung einsetzen.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren
Infos zu Modulinhalt anzeigen
2 Lektüren•Insgesamt 7 Minuten
Überblick über den Kurs•5 Minuten
Biografie eines Lehrers - Lanier Watkins•2 Minuten
Erkennung von Malware-Bedrohungen Teil 1
Modul 2•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul werden gängige Malware-Typen, Tools zur Malware-Analyse und grundlegende Verfahren zur Malware-Analyse besprochen. Insbesondere werden wir grundlegende Ansätze zur Analyse von Windows-basierter Malware besprechen.
Das ist alles enthalten
2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben
Infos zu Modulinhalt anzeigen
2 Videos•Insgesamt 8 Minuten
Erkennung von Malware-Bedrohungen mit KI•5 Minuten
Malware-Analyse für Windows OS•3 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 70 Minuten
Referenzen lesen•15 Minuten
Referenzen lesen•15 Minuten
Selbstreflexive Lektüre: Analyse von PE-Akten - Einsichten und Überlegungen•40 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 90 Minuten
Einführung in die Erkennung von Malware-Bedrohungen mithilfe von KI•15 Minuten
Grundlegende Malware-Analyse für Windows-Betriebssysteme•15 Minuten
Erkennung von Malware-Bedrohungen Teil 1•60 Minuten
Erkennung von Malware-Bedrohungen Teil 2
Modul 3•4 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul untersuchen wir praktische Implementierungen der Malware-Erkennung, sowohl unbeaufsichtigt als auch überwacht. Außerdem diskutieren wir Metriken zur Bewertung der Leistung von Algorithmen zur Malware-Erkennung.
Das ist alles enthalten
2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Infos zu Modulinhalt anzeigen
2 Videos•Insgesamt 17 Minuten
Erkennung von Malware-Bedrohungen mit Clustering und Entscheidungsbäumen•7 Minuten
Metamorphe Malware-Erkennung•10 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 70 Minuten
Referenzen lesen•15 Minuten
Referenzen lesen•15 Minuten
Selbstreflektierendes Lesen: Tiefes Eintauchen in KI und Malware-Erkennung•40 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 90 Minuten
Erweiterte Malware-Erkennung mit Clustering und Entscheidungsbäumen•15 Minuten
Techniken zur Erkennung von metamorpher Malware•15 Minuten
Erkennung von Malware-Bedrohungen Teil 2•60 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
Praxis-Labor: SMS-Spam-Sammlung mit Naïve Bayes Spam-Filter•60 Minuten
Erkennung von Netzwerkanomalien mit KI
Modul 4•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul werden die Hintergründe von Netzwerk-Bedrohungen und Anomalie-Erkennung erörtert. Außerdem erforschen wir praktische Implementierungen von Analytik zur Anomalie-Erkennung unter Verwendung von Botnetz-Daten und die nächste Entwicklung der Anomalie-Erkennung, autonome Cybersecurity-Systeme.
Das ist alles enthalten
2 Videos4 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Infos zu Modulinhalt anzeigen
2 Videos•Insgesamt 15 Minuten
Erkennung von Netzwerkanomalien•6 Minuten
Anomalie-Erkennung: Botnet Fallstudie•9 Minuten
4 Lektüren•Insgesamt 130 Minuten
Referenzen lesen•30 Minuten
Referenzen lesen•30 Minuten
Fakultative Lektüre•30 Minuten
Selbstreflektierendes Lesen: Enthüllung der Grundlagen der Erkennung von Netzwerkanomalien mit KI•40 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 90 Minuten
Einführung in die Erkennung von Netzwerkanomalien•15 Minuten
Anomalie-Erkennung mit Botnet-Daten: Eine Fallstudie•15 Minuten
Erkennung von Netzwerkanomalien mit KI•60 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
Praxis-Labor: Aufbau und Training eines HMM für die Erkennung von metamorpher Malware•60 Minuten
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Die Aufgabe der Johns Hopkins University ist es, ihre Studenten auszubilden und ihre Fähigkeit zum lebenslangen Lernen zu fördern, unabhängige und originelle Forschung zu betreiben und der Welt den Nutzen von Entdeckungen zu bringen.
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