Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.7
23 avis
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
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Niveau intermédiaire
Une compréhension fondamentale des principes de cybersécurité et une familiarité avec les concepts de programmation de base et l'apprentissage automatique sont recommandés.
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Expérience recommandée
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Une compréhension fondamentale des principes de cybersécurité et une familiarité avec les concepts de programmation de base et l'apprentissage automatique sont recommandés.
Comprendre les différents types de logiciels malveillants et appliquer les techniques d'analyse fondamentales pour les détecter et les classer efficacement.
Mettre en œuvre des algorithmes avancés d'apprentissage automatique, notamment le clustering et les arbres décisionnels, pour une détection efficace des logiciels malveillants.
Explorez les techniques de Détection des anomalies en cours d'utilisation des Données en réseau de zombies et apprenez à analyser le trafic réseau à la recherche de schémas inhabituels.
Collaborer et présenter les résultats de la recherche sur les tendances actuelles en matière de détection des anomalies dans les réseaux, en améliorant les compétences en matière de communication et d'analyse.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Analyse du réseau
Analyse du réseau
Catégorie : Protection contre les logiciels malveillants
Protection contre les logiciels malveillants
Catégorie : Détection des anomalies
Détection des anomalies
Catégorie : Détection des menaces
Détection des menaces
Catégorie : Évaluation du modèle
Évaluation du modèle
Catégorie : Cybersécurité
Cybersécurité
Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
Méthodes d'apprentissage automatique
Catégorie : Sécurité des réseaux
Sécurité des réseaux
Catégorie : Sécurité de l'IA
Sécurité de l'IA
Outils que vous découvrirez
Catégorie : Microsoft Windows
Microsoft Windows
Catégorie : Algorithmes de classification
Algorithmes de classification
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Évaluations
9 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Le cours "Advanced Malware and Network Détection des anomalies" dote les apprenants de compétences essentielles pour lutter contre les menaces de cybersécurité avancées à l'aide de l'intelligence artificielle. Ce cours adopte une approche pratique, guidant les étudiants à travers les subtilités de la détection des logiciels malveillants et de l'identification des anomalies de réseau. Dans les deux premiers modules, vous acquerrez des connaissances fondamentales sur les différents types de logiciels malveillants et les techniques de détection avancées, y compris les méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé. Les modules suivants se concentrent sur la sécurité des réseaux, où vous explorerez les algorithmes de détection des anomalies et leur application en utilisant des données de réseaux de zombies réels. Ce cours se distingue par l'importance qu'il accorde à l'apprentissage pratique, basé sur des projets. En appliquant vos connaissances par le biais de mises en œuvre pratiques et de présentations collaboratives, vous développerez un ensemble de compétences solides qui sont très pertinentes dans le paysage de la cybersécurité d'aujourd'hui. En suivant ce cours, vous serez en mesure d'identifier et d'atténuer efficacement les menaces, ce qui fera de vous un atout précieux dans n'importe quelle fonction liée à la cybersécurité. Avec l'évolution rapide des cybermenaces, ce cours vous assure de rester en tête en tirant parti de la puissance de l'IA pour des mesures de cybersécurité robustes.
Ce cours propose une exploration complète de la détection et de l'analyse des logiciels malveillants, couvrant l'identification et la classification des typographies des logiciels malveillants et de leurs caractéristiques. Les étudiants apprendront les concepts fondamentaux de l'analyse des logiciels malveillants, des menaces réseau et des méthodes de détection tout en employant divers outils et algorithmes pour une détection efficace et une évaluation des performances.
Inclus
2 lectures
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2 lectures•Total 7 minutes
Aperçu du cours•5 minutes
Biographie de l'instructeur - Lanier Watkins•2 minutes
Détection des menaces liées aux logiciels malveillants - Partie 1
Module 2•3 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous aborderons les types courants de logiciels malveillants, les outils d'analyse des logiciels malveillants et les processus de base de l'analyse des logiciels malveillants. Plus précisément, nous aborderons les approches de base de l'analyse des logiciels malveillants basés sur Windows.
Inclus
2 vidéos3 lectures3 devoirs
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2 vidéos•Total 8 minutes
Détection des menaces liées aux logiciels malveillants grâce à l'IA•5 minutes
Analyse des logiciels malveillants pour les OS Windows•3 minutes
3 lectures•Total 70 minutes
Références de lecture•15 minutes
Références de lecture•15 minutes
Lecture autoréflexive : Analyse des dossiers PE - Perspectives et réflexions•40 minutes
3 devoirs•Total 90 minutes
Introduction à la détection des menaces de logiciels malveillants à l'aide de l'IA•15 minutes
Analyse de base des logiciels malveillants pour les systèmes d'exploitation Windows•15 minutes
Détection des menaces liées aux logiciels malveillants - Partie 1•60 minutes
Détection des menaces liées aux logiciels malveillants - Partie 2
Module 3•4 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous étudions des implémentations pratiques de détection de logiciels malveillants, à la fois non supervisées et supervisées. Nous discutons également des mesures permettant d'évaluer les performances des algorithmes de détection de logiciels malveillants.
Inclus
2 vidéos3 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté
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2 vidéos•Total 17 minutes
Détection des menaces de logiciels malveillants à l'aide de la classification et des arbres décisionnels•7 minutes
Détection des logiciels malveillants métamorphiques•10 minutes
3 lectures•Total 70 minutes
Références de lecture•15 minutes
Références de lecture•15 minutes
Lecture autoréflexive : Plongée dans l'IA et la détection des logiciels malveillants•40 minutes
3 devoirs•Total 90 minutes
Détection avancée de logiciels malveillants à l'aide de la classification et des arbres décisionnels•15 minutes
Techniques de détection des logiciels malveillants métamorphiques•15 minutes
Détection des menaces liées aux logiciels malveillants - Partie 2•60 minutes
1 laboratoire non noté•Total 60 minutes
Practice Lab : Collecte de spams par SMS à l'aide d'une Classification naïve bayésienne des spams•60 minutes
Détection des anomalies dans les réseaux grâce à l'IA
Module 4•5 heures à terminer
Détails du module
Ce module aborde le contexte des menaces réseau et de la détection des anomalies. Nous explorerons également les implémentations pratiques des analytiques des données de détection des anomalies en utilisant les données des botnets et la prochaine évolution de la détection des anomalies, les systèmes autonomes de cybersécurité.
Inclus
2 vidéos4 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté
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2 vidéos•Total 15 minutes
Détection des anomalies dans les réseaux•6 minutes
Détection des anomalies : Étude de cas d'un botnet•9 minutes
4 lectures•Total 130 minutes
Références de lecture•30 minutes
Références de lecture•30 minutes
Lecture facultative•30 minutes
Lecture réflexive : Dévoiler l'essentiel de la Détection des anomalies dans les réseaux avec l'IA•40 minutes
3 devoirs•Total 90 minutes
Introduction à la Détection des anomalies dans les réseaux•15 minutes
Détection des anomalies avec des données de botnet : Étude de cas•15 minutes
Détection des anomalies dans les réseaux grâce à l'IA•60 minutes
1 laboratoire non noté•Total 60 minutes
Labo pratique : Construction et entraînement d'un HMM pour la détection de logiciels malveillants métamorphiques•60 minutes
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Évaluations de l’enseignant
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Révisé le 7 oct. 2025
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