- Суть
- Интеграция методов машинного обучения и Data Science в задачи защиты информации и противодействия киберугрозам
- На выходе
- Применять методы классификации сетевого трафика и статического анализа вредоносного ПО; Разрабатывать системы обнаружения аномалий на базе иммунологических моделей; Обеспечивать безопасность моделей машинного обучения и защищать конвейеры обучения; Подготавливать данные, обучать модели и оценивать их эффективность для задач ИБ; Решать задачи обнаружения дипфейков и защищать веб-инфраструктуру
- Навыки
- Классификация сетевого трафика · Статический анализ вредоносного ПО · Обучение моделей для задач ИБ · Обнаружение дипфейков · Защита конвейеров обучения моделей
- Кому подойдёт
- Руководители в сфере информационной безопасности; Специалисты в сфере информационной безопасности
- Знать заранее
- Базовые знания в области ИИ
