Le cours "Advanced Malware and Network Détection des anomalies" dote les apprenants de compétences essentielles pour lutter contre les menaces de cybersécurité avancées à l'aide de l'intelligence artificielle. Ce cours adopte une approche pratique, guidant les étudiants à travers les subtilités de la détection des logiciels malveillants et de l'identification des anomalies de réseau. Dans les deux premiers modules, vous acquerrez des connaissances fondamentales sur les différents types de logiciels malveillants et les techniques de détection avancées, y compris les méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé. Les modules suivants se concentrent sur la sécurité des réseaux, où vous explorerez les algorithmes de détection des anomalies et leur application en utilisant des données de réseaux de zombies réels. Ce cours se distingue par l'importance qu'il accorde à l'apprentissage pratique, basé sur des projets. En appliquant vos connaissances par le biais de mises en œuvre pratiques et de présentations collaboratives, vous développerez un ensemble de compétences solides qui sont très pertinentes dans le paysage de la cybersécurité d'aujourd'hui. En suivant ce cours, vous serez en mesure d'identifier et d'atténuer efficacement les menaces, ce qui fera de vous un atout précieux dans n'importe quelle fonction liée à la cybersécurité. Avec l'évolution rapide des cybermenaces, ce cours vous assure de rester en tête en tirant parti de la puissance de l'IA pour des mesures de cybersécurité robustes.

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Détection avancée des anomalies dans les logiciels malveillants et les réseaux
Ce cours fait partie de Spécialisation L'IA au service de la cybersécurité

Instructeur : Lanier Watkins
2 456 déjà inscrits
Inclus avec
(15 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comprendre les différents types de logiciels malveillants et appliquer les techniques d'analyse fondamentales pour les détecter et les classer efficacement.
Mettre en œuvre des algorithmes avancés d'apprentissage automatique, notamment le clustering et les arbres décisionnels, pour une détection efficace des logiciels malveillants.
Explorez les techniques de Détection des anomalies en cours d'utilisation des Données en réseau de zombies et apprenez à analyser le trafic réseau à la recherche de schémas inhabituels.
Collaborer et présenter les résultats de la recherche sur les tendances actuelles en matière de détection des anomalies dans les réseaux, en améliorant les compétences en matière de communication et d'analyse.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Détection des menaces
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Cybersécurité
- Catégorie : Protection contre les logiciels malveillants
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Tests de performance
- Catégorie : Contrôle continu
- Catégorie : Conception et mise en œuvre du système
- Catégorie : Analyse du réseau
- Catégorie : Logiciel d'apprentissage automatique
- Catégorie : Détection et prévention des intrusions
- Catégorie : Détection des anomalies
- Catégorie : sécurité des réseaux
- Catégorie : Microsoft Windows
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
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9 devoirs
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours
Ce cours propose une exploration complète de la détection et de l'analyse des logiciels malveillants, couvrant l'identification et la classification des typographies des logiciels malveillants et de leurs caractéristiques. Les étudiants apprendront les concepts fondamentaux de l'analyse des logiciels malveillants, des menaces réseau et des méthodes de détection tout en employant divers outils et algorithmes pour une détection efficace et une évaluation des performances.
Inclus
2 lectures
Dans ce module, nous aborderons les types courants de logiciels malveillants, les outils d'analyse des logiciels malveillants et les processus de base de l'analyse des logiciels malveillants. Plus précisément, nous aborderons les approches de base de l'analyse des logiciels malveillants basés sur Windows.
Inclus
2 vidéos3 lectures3 devoirs
Dans ce module, nous étudions des implémentations pratiques de détection de logiciels malveillants, à la fois non supervisées et supervisées. Nous discutons également des mesures permettant d'évaluer les performances des algorithmes de détection de logiciels malveillants.
Inclus
2 vidéos3 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté
Ce module aborde le contexte des menaces réseau et de la détection des anomalies. Nous explorerons également les implémentations pratiques des analytiques des données de détection des anomalies en utilisant les données des botnets et la prochaine évolution de la détection des anomalies, les systèmes autonomes de cybersécurité.
Inclus
2 vidéos4 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté
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Avis des étudiants
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Révisé le 7 oct. 2025
I love it so much the way that course is designed and prepared hands on practice.

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