Продолжительность курса: 40 ак. ч.

Описание курса:
Курс повышения квалификации направлен на развитие профессиональных компетенций в области информационной безопасности, в том числе формирование навыков применения технологий искусственного интеллекта при проектировании алгоритмов и программно-технических решений для обеспечения ИБ в различных предметных областях.

Аудитория:
• Администраторы
• Инженеры
• Менеджеры
• Руководители
• ИТ- специалисты

Программа курса:
Модуль 1. Естественный интеллект и когнитивные модели:
• Мозг как физическая и психологическая основа естественного интеллекта (ЕИ);
• Интеллект и когнитивные функции;
• Соотношение знаний и данных в обработке информации.

Модуль 2. Искусственный интеллект и машинное обучение:
• Искусственный интеллект и его применение;
• Четыре подхода к искусственному интеллекту;
• Типы искусственного интеллекта;
• Введение в машинное и глубокое обучение;
• Стадии развития искусственного интеллекта.

Модуль 3. Обзор российских стандартов в сфере искусственного интеллекта:
• Существующие стандарты;
• Проекты стандартов.

Модуль 4. Базовые технологии искусственного интеллекта:
• Логические модели;
• Сетевые модели;
• Средства обработки неопределенности;
• Онтологические модели;
• Нейросетевые модели.

Модуль 5. Методы машинного обучения:
• Машинное обучение и глубокое обучение;
• Способы машинного обучения;
• Алгоритмы машинного обучения.

Модуль 6. Объяснимые модели искусственного интеллекта:
• Что такое объяснимый искусственный интеллект;
• Типы объяснимости;
• Средства объяснимого искусственного интеллекта;
• Методы объяснимого искусственного интеллекта.

Модуль 7. Искусственный интеллект и информационная безопасность:
• Угрозы и риски искусственного интеллекта;
• Рынок услуг взломщиков;
• Сильный и слабый искусственный интеллект и кибербезопасность.

Модуль 8. Классификация сетевого трафика с помощью машинного обучения:
• Способы классификации трафика;
• Применение методов машинного обучения для классификации IP-трафика.

Модуль 9. Применение машинного обучения для обнаружения вредоносных программ:
• Классический статический анализ PE-файла и его заголовка;
• Подготовка набора данных и предварительная обработка данных;
• Обучение модели;
• Оценка модели;
• Полученные результаты и анализ моделей.

Модуль 10. Применение машинного обучения для защиты web-среды:
• Типы мошенничества и защищаемая информация;
• Обучение с учителем для решения задач по выявлению нарушений;
• Кластеризация нарушений.

Модуль 11. Искусственные иммунные системы в информационной безопасности:
• Принципы функционирования естественной иммунной системы;
• Информационно-вычислительные компоненты естественной иммунной системы;
• Сопоставление нервной и иммунной систем и их моделей;
• Принципы моделирования иммунной системы и модели иммунной сети;
• Иммунологический мониторинг информационных процессов в компьютерных системах;
• Обнаружение аномалий информационных процессов;
• Обнаружение вирусов;
• Иммунологические технологии идентификации личности по динамическим биометрическим параметрам.

Модуль 12. Безопасность в машинном обучении:
• Защита данных;
• Защита моделей;
• Защита конвейера обучения.

Окончательная цена указывается в договоре на обучение. Записаться на курс