Machine Learning and Emerging Technologies in Cybersecurity

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Machine Learning and Emerging Technologies in Cybersecurity

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Intrusion Detection“

Dozent: Jason Crossland

Bei enthalten

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5 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

5 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Explore advanced machine learning techniques, including neural networks and clustering, for improved threat detection in cybersecurity.
Understand the integration of machine learning algorithms into Intrusion Detection Systems (IDS) for enhanced security measures.
Gain knowledge of The Onion Router (ToR) architecture and its applications, focusing on privacy and anonymous communication.
Learn to utilize Security Onion tools for effective incident response within high-volume enterprise environments, enhancing cybersecurity strategy.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Threat Detection
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Network Architecture
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Intrusion Detection and Prevention
Kategorie: Cybersecurity
Kategorie: AI Security
Kategorie: Network Security
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Computer Security Incident Management
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Cryptographic Protocols
Kategorie: Incident Response
Kategorie: Model Training

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Intrusion Detection“

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

The course "Machine Learning and Emerging Technologies in Cybersecurity" offers an in-depth exploration of machine learning applications in cybersecurity, focusing on techniques for threat detection and prevention. Participants will gain a solid grounding in machine learning fundamentals, including neural networks, clustering, and support vector machines, tailored specifically for cybersecurity contexts. Unique to this course is the integration of machine learning with Intrusion Detection Systems (IDS), equipping learners with practical skills to enhance threat detection capabilities.

Additionally, the course examines Tor networking, providing insights into secure and anonymous communication systems, as well as the critical role of IDS within Cyber Security Incident Response Teams (CSIRTs) in enterprise environments. By the end of the course, learners will not only understand how to apply advanced machine learning techniques but also be proficient in tools like RapidMiner and Security Onion. This blend of theory and hands-on application ensures that participants leave with the skills needed to tackle real-world cybersecurity challenges effectively, making this course a vital resource for those looking to advance their careers in cybersecurity and data science.

This course provides a comprehensive introduction to machine learning and data mining, covering key algorithms and tools like RapidMiner and Security Onion. Students will explore advanced topics such as neural networks, clustering, and support vector machines, while also learning to evaluate model performance through confusion matrices and ROC curves. Additionally, the course delves into ToR architecture, privacy concerns, and the practical installation of ToR clients. Emphasis will be placed on incident response within Computer Security Incident Response Teams (CSIRTs) and effective information-sharing practices. By the end of the course, participants will have a robust understanding of both machine learning techniques and their applications in cybersecurity.

Das ist alles enthalten

1 Video3 Lektüren

The course delves deeper into specific approaches, including neural networks, clustering, and support vector machines (SVMs), providing students with a solid foundation in both the theory and practice of these advanced techniques.

Das ist alles enthalten

5 Videos3 Lektüren3 Aufgaben2 Unbewertete Labore3 Plug-ins

5 VideosInsgesamt 68 Minuten

Introduction2 Minuten
Introduction to Machine Learning Concepts 20 Minuten
Neural Networks16 Minuten
Clustering14 Minuten
Help Vector Machines16 Minuten

3 LektürenInsgesamt 220 Minuten

Reading References90 Minuten
Reading References90 Minuten
Self-Reflective Reading: AI, Ethics, and Military Collaboration40 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

Introduction to Machine Learning and Data Mining15 Minuten
Implementing and Evaluating IBM Watson for Fraud Detection15 Minuten
Machine Learning I60 Minuten

2 Unbewertete LaboreInsgesamt 120 Minuten

Practice Lab: Building and Training a Neural Network with Keras60 Minuten
Practice lab: Implementing and Tuning a Perceptron in Python60 Minuten

3 Plug-insInsgesamt 43 Minuten

Assurance for Machine Learning Video15 Minuten
RapidMiner Example15 Minuten
Deep Learning Using Keras – Training Neural Network13 Minuten

This course explores the integration of Machine Learning (ML) algorithms into Intrusion Detection Systems (IDS) to enhance threat detection capabilities.

Das ist alles enthalten

3 Videos4 Lektüren3 Aufgaben5 Plug-ins

3 VideosInsgesamt 27 Minuten

Introduction3 Minuten
Choosing an ML Algorithm5 Minuten
Applying ML to ID20 Minuten

4 LektürenInsgesamt 360 Minuten

Reading References120 Minuten
Reading References120 Minuten
Self-Reflective Reading: Exploring Machine Learning in Intrusion Detection Systems60 Minuten
Self-Reflective Reading: Analyzing Netflow Data and Machine Learning Models in Cybersecurity60 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

Types of Machine Learning Algorithms and their Application in IDS15 Minuten
Challenges in Implementing ML in IDS and Evaluation Techniques15 Minuten
Machine Learning II60 Minuten

5 Plug-insInsgesamt 63 Minuten

Enigma Talk by Jeremy Howard on Deep Learning (Optional)20 Minuten
Data Preparation9 Minuten
Applying the Model7 Minuten
Building the Model19 Minuten
Validating a Model8 Minuten

This course provides a comprehensive understanding of The Onion Router (ToR) architectures, focusing on the critical components that make up this secure and anonymous communication system.

Das ist alles enthalten

5 Lektüren3 Aufgaben2 Plug-ins

5 LektürenInsgesamt 410 Minuten

Reading References120 Minuten
Reading References120 Minuten
ToR History & Data Anonymization90 Minuten
Self-Reflective Reading: Exploring Neural Networks and Intrusion Detection in ToR Networks40 Minuten
Self-Reflective Reading: Understanding Tor Network Anonymity and Security40 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

Introduction to ToR Architectures and Node Types15 Minuten
ToR Relays, Security Concerns, and Data Anonymization15 Minuten
ToR Networking60 Minuten

2 Plug-insInsgesamt 37 Minuten

ToR Networking Video35 Minuten
DJ Ware - Discussion of "The Onion Router" ToR2 Minuten

This module explores the critical role of Intrusion Detection Systems (IDS) within Cyber Security Incident Response Teams (CSIRTs), particularly in high-volume enterprise environments.

Das ist alles enthalten

7 Videos7 Lektüren4 Aufgaben4 Plug-ins

7 VideosInsgesamt 127 Minuten

Introduction4 Minuten
Forming a CSIRT23 Minuten
IDS Response Process28 Minuten
Information Sharing20 Minuten
Future Applications of IDS/IPS14 Minuten
Technical Challenges Yet to Be Resolved23 Minuten
Where to Get Information on the Future of IDS/IPS?16 Minuten

7 LektürenInsgesamt 300 Minuten

Reading References60 Minuten
Concrete Steps for Implementing an Information Security Program20 Minuten
Crisis Communications During a Security Incident20 Minuten
Reading References60 Minuten
Reading References60 Minuten
Self-Reflective Reading: Analyzing the Cyber Intelligence Sharing and Protection Act (CISPA)40 Minuten
Self-Reflective Reading: Integrating IDS and CSIRT in Cybersecurity and Evaluating CISA40 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 105 Minuten

Forming and Managing a CSIRT15 Minuten
Executing IDS Response Processes with Security Onion15 Minuten
Emerging Trends and Future Challenges in Intrusion Detection and Prevention Systems (IDS/IPS)15 Minuten
IDS in Context60 Minuten

4 Plug-insInsgesamt 176 Minuten

Learning Rules for Anomaly Detection 60 Minuten
The New Fundamentals of Security - Mike Fey - RSA Conference US 2013 Keynote28 Minuten
Big Data Redefines Security - Arthur Coviello, Jr. - RSA Conference US 2013 Keynote (14E)31 Minuten
Tech Talk on How to Detect Intruders Already in Your System 57 Minuten

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Dozent

Jason Crossland

Johns Hopkins University

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von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

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