Prädiktive Analytik: Fallstudien zu Cybersicherheit

Machine Learning    |    Fortgeschritten
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Unter Cybersicherheit versteht man den Schutz von Anwendersoftware vor böswilligen Akteuren und Gruppen. Cyberangriffe richten sich in der Regel gegen kritische Infrastrukturen wie Kraftwerke, Ölraffinerien und Gasleitungen. Aus geopolitischen Gründen wird die Cybersicherheit solcher Anlagen immer wichtiger. In diesem Kurs lernen Sie die Verwendung von Klassifikationsmodellen bei der Modellierung von Cyberangriffen und die Bewertungsmetriken für Klassifikationsmodelle kennen. Im Folgenden beschäftigen Sie sich mit einer Fallstudie über maschinelles Lernen und Cybersicherheit, bei der versucht wurde, einen Angriff auf eine Gasleitung zu erkennen. Abschließend betrachten wir eine Fallstudie, bei der Modelle des maschinellen Lernens zur Erkennung und Bekämpfung von Malware eingesetzt werden. Nach Abschluss des Kurses kennen Sie die Notwendigkeit von KI in der Cybersicherheit und können geeignete Bewertungsmetriken für Klassifikationsmodelle beschreiben.

LERNINHALTE

  • Die wichtigsten in diesem kurs behandelten konzepte entdecken
    Den bedarf von ki in der cybersicherheit kennen
    Anwendungsfälle und grenzen von ki in der cybersicherheit erkennen
    Konfusionsmatrix und genauigkeitsmetriken kennen
    Wissen, wie präzision, trefferquote, roc-kurve und auc-metrik eingesetzt werden
  • Details der fallstudie zur erkennung von angriffen auf gasleitungen kennen
    Ergebnisse der fallstudie zur erkennung von angriffen auf gasleitungen skizzieren
    Fallstudie zur malware-erkennung mithilfe von maschinellem lernen (ml) skizzieren
    Ergebnisse der fallstudie zur malware-erkennung mithilfe von maschinellem lernen (ml) nennen
    Zusammenfassen der wichtigsten konzepte, die in diesem kurs behandelt wurden

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