Introduction to AI for Cybersecurity

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Introduction to AI for Cybersecurity

Ce cours fait partie de Spécialisation "AI for Cybersecurity"

Instructeur : Lanier Watkins

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94 avis

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

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Ce que vous apprendrez

Use AI techniques to detect and mitigate various cyber threats, protecting digital assets and data.
Develop and apply machine learning models to identify, classify, and filter spam and phishing emails.
Implement AI-driven biometric solutions like keystroke dynamics and facial recognition to enhance user authentication security.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : AI Security
Catégorie : Threat Detection
Catégorie : Cybersecurity
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Authentications
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Email Security
Catégorie : Cyber Attacks
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Cyber Threat Intelligence

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Jupyter
Catégorie : Fraud detection

Détails à connaître

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9 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 4 modules dans ce cours

In "Introduction to AI for Cybersecurity," you'll gain foundational knowledge of how artificial intelligence (AI) is transforming the field of cybersecurity. This course covers key AI techniques and how they can be applied to enhance security measures, detect threats, and secure digital systems. Learners will explore hands-on implementations of AI models using tools like Jupyter Notebooks, allowing them to detect spam, phishing emails, and secure user authentication using biometric solutions.

What makes this course unique is its focus on real-world applications, blending AI theory with practical skills relevant to today's cybersecurity challenges. By the end of the course, you'll have developed the ability to use AI to address cyber threats such as email fraud and fake logins, and will be equipped with practical skills to protect digital assets in a rapidly evolving technological landscape. Whether you're a cybersecurity professional or someone seeking to expand your skills in AI, this course provides a critical understanding of how AI can be leveraged to mitigate security risks and keep systems secure.

This course will guide you through the ML development process and its vital applications in combating cyber threats. We’ll explore the challenges posed by technological advancements, examine AI’s role in spam filtering and email threat detection, and implement key algorithms like decision trees and Naïve Bayes. Additionally, you’ll learn how biometric solutions, such as keystroke dynamics and facial recognition, can enhance user authentication security.

Inclus

2 lectures

In this module, we will discuss the background of artificial intelligence (AI) and provide a brief overview. Also, in this module and every module, we will take a hands-on approach to learning how to use AI for cybersecurity.

Inclus

2 vidéos3 lectures3 devoirs

2 vidéos Total 17 minutes

Artificial Intelligence Background and Overview 10 minutes
A Hands-On Look at Several Machine Learning Algorithms 7 minutes

3 lectures Total 70 minutes

Reading References 15 minutes
Reading References 15 minutes
Self-Reflective Reading: Hands-On ML Examples and Development Process 40 minutes

3 devoirs Total 90 minutes

AI for Cybersecurity Professionals 60 minutes
Introduction to Artificial Intelligence for Cybersecurity 15 minutes
Practical Machine Learning Algorithms for Cybersecurity 15 minutes

In this module, we shall discuss the detection of email threats using AI. Also, we will implement hands-on examples of the use of various ML techniques to detect email threats such as perceptron for spam filtering, support vector machine for spam filtering, regression and decision tree algorithms for spam filtering, and the use of Naïve Bayes ML algorithm and natural language processing for spam filtering.

Inclus

5 vidéos3 lectures3 devoirs

5 vidéos Total 15 minutes

Detecting Email Cyber Threats with AI 4 minutes
Perceptron Spam Filter Example 2 minutes
Support Vector Machine (SVM) Spam Filter Example 3 minutes
Phishing Detection with Regression and Trees 4 minutes
Naive Bayes Spam Filter Example 1 minute

3 lectures Total 70 minutes

Reading References 15 minutes
Reading References 15 minutes
Self-Reflective Reading: Bridging Theory and Practice in Cybersecurity 40 minutes

3 devoirs Total 90 minutes

Ham or Spam? Detecting Email Cybersecurity Threats with AI 60 minutes
AI Techniques for Detecting Email Threats 15 minutes
Advanced Spam Filtering Methods and Phishing Detection 15 minutes

In this module, we will discuss the background of threats against user authentication. Also, we will explore hands-on implementations of fake login detection analytics using biometrics.

Inclus

2 vidéos3 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté

2 vidéos Total 12 minutes

Securing User Authentication 5 minutes
Keystroke and Facial Recognition Biometric Authentication 6 minutes

3 lectures Total 70 minutes

Reading References 15 minutes
Reading References 15 minutes
Self-Reflective Reading: Authentication is Paramount 40 minutes

3 devoirs Total 90 minutes

Securing User Authentication 60 minutes
Understanding and Securing User Authentication Threats 15 minutes
Implementing Biometric Solutions: Keystroke and Facial Recognition 15 minutes

1 laboratoire non noté Total 60 minutes

Practice Lab: Detecting IoT Malware Behavior in Network Traffic 60 minutes

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Révisé le 5 mars 2025

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Révisé le 8 févr. 2026

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