Introduction to AI for Cybersecurity

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Introduction to AI for Cybersecurity

Ce cours fait partie de Spécialisation "AI for Cybersecurity"

Instructeur : Lanier Watkins

10 333 déjà inscrits

Inclus avec

4 modules

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98 avis

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Use AI techniques to detect and mitigate various cyber threats, protecting digital assets and data.
Develop and apply machine learning models to identify, classify, and filter spam and phishing emails.
Implement AI-driven biometric solutions like keystroke dynamics and facial recognition to enhance user authentication security.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Cybersecurity
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Email Security
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : AI Security
Catégorie : Authentications
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Threat Detection
Catégorie : Cyber Attacks

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Fraud detection

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Évaluations

9 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 4 modules dans ce cours

In "Introduction to AI for Cybersecurity," you'll gain foundational knowledge of how artificial intelligence (AI) is transforming the field of cybersecurity. This course covers key AI techniques and how they can be applied to enhance security measures, detect threats, and secure digital systems. Learners will explore hands-on implementations of AI models using tools like Jupyter Notebooks, allowing them to detect spam, phishing emails, and secure user authentication using biometric solutions.

What makes this course unique is its focus on real-world applications, blending AI theory with practical skills relevant to today's cybersecurity challenges. By the end of the course, you'll have developed the ability to use AI to address cyber threats such as email fraud and fake logins, and will be equipped with practical skills to protect digital assets in a rapidly evolving technological landscape. Whether you're a cybersecurity professional or someone seeking to expand your skills in AI, this course provides a critical understanding of how AI can be leveraged to mitigate security risks and keep systems secure.

This course will guide you through the ML development process and its vital applications in combating cyber threats. We’ll explore the challenges posed by technological advancements, examine AI’s role in spam filtering and email threat detection, and implement key algorithms like decision trees and Naïve Bayes. Additionally, you’ll learn how biometric solutions, such as keystroke dynamics and facial recognition, can enhance user authentication security.

Inclus

2 lectures

In this module, we will discuss the background of artificial intelligence (AI) and provide a brief overview. Also, in this module and every module, we will take a hands-on approach to learning how to use AI for cybersecurity.

Inclus

2 vidéos3 lectures3 devoirs

2 vidéosTotal 17 minutes

Artificial Intelligence Background and Overview10 minutes
A Hands-On Look at Several Machine Learning Algorithms7 minutes

3 lecturesTotal 70 minutes

Reading References15 minutes
Reading References15 minutes
Self-Reflective Reading: Hands-On ML Examples and Development Process40 minutes

3 devoirsTotal 90 minutes

Introduction to Artificial Intelligence for Cybersecurity15 minutes
Practical Machine Learning Algorithms for Cybersecurity15 minutes
AI for Cybersecurity Professionals60 minutes

In this module, we shall discuss the detection of email threats using AI. Also, we will implement hands-on examples of the use of various ML techniques to detect email threats such as perceptron for spam filtering, support vector machine for spam filtering, regression and decision tree algorithms for spam filtering, and the use of Naïve Bayes ML algorithm and natural language processing for spam filtering.

Inclus

5 vidéos3 lectures3 devoirs

5 vidéosTotal 15 minutes

Detecting Email Cyber Threats with AI4 minutes
Perceptron Spam Filter Example2 minutes
Support Vector Machine (SVM) Spam Filter Example3 minutes
Phishing Detection with Regression and Trees4 minutes
Naive Bayes Spam Filter Example1 minute

3 lecturesTotal 70 minutes

Reading References15 minutes
Reading References15 minutes
Self-Reflective Reading: Bridging Theory and Practice in Cybersecurity40 minutes

3 devoirsTotal 90 minutes

AI Techniques for Detecting Email Threats15 minutes
Advanced Spam Filtering Methods and Phishing Detection15 minutes
Ham or Spam? Detecting Email Cybersecurity Threats with AI60 minutes

In this module, we will discuss the background of threats against user authentication. Also, we will explore hands-on implementations of fake login detection analytics using biometrics.

Inclus

2 vidéos3 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté

2 vidéosTotal 12 minutes

Securing User Authentication5 minutes
Keystroke and Facial Recognition Biometric Authentication6 minutes

3 lecturesTotal 70 minutes

Reading References15 minutes
Reading References15 minutes
Self-Reflective Reading: Authentication is Paramount40 minutes

3 devoirsTotal 90 minutes

Understanding and Securing User Authentication Threats15 minutes
Implementing Biometric Solutions: Keystroke and Facial Recognition15 minutes
Securing User Authentication 60 minutes

1 laboratoire non notéTotal 60 minutes

Practice Lab: Detecting IoT Malware Behavior in Network Traffic60 minutes

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Instructeur

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(36 évaluations)

Lanier Watkins

Johns Hopkins University

3 Cours11 258 apprenants

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AI & Cybersecurity Threats, Global Actors, and Trends
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Practical Cybersecurity Fundamentals: Unit 5
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Révisé le 5 mars 2025

The necessary material, good questions. Thank you.

Révisé le 8 févr. 2026

Very educative, informative and user friendly with tons of examples.

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