Johns Hopkins University
Advanced Malware and Network Anomaly Detection
Johns Hopkins University

Advanced Malware and Network Anomaly Detection

本课程是 AI for Cybersecurity 专项课程 的一部分

Lanier Watkins

位教师:Lanier Watkins

2,014 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.5

(13 条评论)

中级 等级

推荐体验

1 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • Understand various types of malware and apply foundational analysis techniques to effectively detect and classify them.

  • Implement advanced machine learning algorithms, including clustering and decision trees, for efficient malware detection.

  • Explore anomaly detection techniques using botnet data and learn how to analyze network traffic for unusual patterns.

  • Collaborate and present research findings on current trends in network anomaly detection, enhancing communication and analytical skills.

要了解的详细信息

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作业

9 项作业

授课语言:英语(English)

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积累特定领域的专业知识

本课程是 AI for Cybersecurity 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块

This course provides a comprehensive exploration of malware detection and analysis, covering the identification and classification of malware types and their characteristics. Students will learn fundamental concepts of malware analysis, network threats, and detection methods while employing various tools and algorithms for effective detection and performance assessment.

涵盖的内容

2篇阅读材料

In this module, we will discuss common types of malware, malware analysis tools, and basic malware analysis processes. Specifically, we will be discussing basic approaches to analyzing Windows-based malware.

涵盖的内容

2个视频3篇阅读材料3个作业

In this module, we investigate hands-on malware detection implementations, both unsupervised and supervised. Also, we discuss metrics to evaluate the performance of malware detection algorithms.

涵盖的内容

2个视频3篇阅读材料3个作业1个非评分实验室

This module will discuss the background of network threats and anomaly detection. Also, we explore hands-on implementations of anomaly detection analytics using botnet data and the next evolution of anomaly detection, autonomic cybersecurity systems.

涵盖的内容

2个视频4篇阅读材料3个作业1个非评分实验室

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

Lanier Watkins
Johns Hopkins University
3 门课程6,256 名学生

提供方

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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
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