安全数据科学

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课程介绍

伴随着互联网的井喷式发展,网络安全已经上升到国家层面。但与此同时,网络安全也面临着人才缺口巨大、威胁动态改变、安全数据特征复杂等多项严峻挑战。如何在传统攻防对抗之外,寻找更有效、可落地的对抗方式,已成为各大安全团队思考的重点。目前,国内各大安全厂商已逐步开始建立自己的数据中心和数据仓库,但对数据的利用大多仍停留在数据分析这一层面。如何将这些数据内蕴含的巨大价值挖掘出来,转化为实际价值,便是安全数据科学这一领域所想要解决的问题。

 

本课程主要对安全数据科学及其相关子领域进行介绍,包括基于机器学习算法的主被动网络安全解决方案,如签名检测、异常检测、扫描检测、隐私保护数据挖掘等,采用算法主要包括传统的基于规则、人工神经网络、支持向量机等,同时也会介绍一些安全领域的常见数据集以及数据预处理、特征提取等技巧。

 

课程大纲:

  • 机器学习基础介绍
  • 被动网络安全解决方案——签名检测、异常检测、混合检测、扫描检测等
  • 主动网络安全解决方案——隐私保护数据挖掘
  • 安全领域的常见数据集
  • 数据处理技巧
  • 泛安全、安全大数据、深度学习在安全领域的常见应用介绍
课程目标
  • 使学员对安全数据科学有一个初步、体系化的认识,提高解决实际业务场景问题的能力。
适合人群
  • 有一些机器学习的基础知识,想要了解机器学习在安全领域的应用的人士;有安全经验,想要了解机器学习在安全领域的应用的人士

授课教师

课程特色

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