Искусственный интеллект в обеспечении информационной безопасности

10 участников

О чём курс

Курс «Искусственный интеллект в информационной безопасности» представляет собой комплексную образовательную программу, разработанную для профессионалов, стремящихся интегрировать передовые технологии машинного обучения в процессы защиты информационных систем. В условиях стремительного развития киберугроз, когда злоумышленники активно используют алгоритмы ИИ для атак, специалистам по безопасности необходимо обладать глубокими знаниями в области противодействия таким угрозам. Данная программа предлагает системный подход к изучению методов классификации сетевого трафика, статического анализа вредоносного программного обеспечения и защиты веб-сред, опираясь на современные достижения в области Data Science.

Курс ориентирован на руководителей и специалистов в сфере информационной безопасности, которые уже обладают базовыми знаниями в области ИИ и хотят углубить свою экспертизу в прикладных задачах защиты информации. Обучение построено таким образом, чтобы слушатели могли сразу перейти к решению профильных задач, не тратя время на изучение основ машинного обучения. Программа охватывает широкий спектр тем: от анализа рисков, связанных с использованием ИИ, до разработки сложных систем обнаружения аномалий, основанных на биоинспирированных (иммунологических) моделях. Особое внимание уделяется безопасности самих моделей машинного обучения, что является критически важным аспектом в современной архитектуре защиты данных.

Одной из ключевых особенностей курса является его практическая направленность. Слушатели не только изучают теоретические основы, но и разбирают реальные кейсы, включая актуальную проблему обнаружения дипфейков. Вы научитесь правильно подготавливать данные, обучать модели и оценивать их эффективность для решения конкретных задач ИБ. Междисциплинарный подход, сочетающий классические методы машинного обучения с принципами функционирования естественной иммунной системы, позволяет находить нетривиальные решения для обнаружения вирусов и мониторинга информационных процессов.

Формат обучения является гибридным, что обеспечивает гибкость для слушателей: вы можете участвовать в занятиях как очно, так и дистанционно. Интерактивное взаимодействие с преподавателями и экспертами, а также постоянная обратная связь от кураторов гарантируют высокое качество усвоения материала. По итогам курса вы получите не только теоретические знания, но и практические навыки, которые позволят вам эффективно выявлять угрозы, защищать конвейеры обучения моделей и обеспечивать безопасность веб-инфраструктуры на качественно новом уровне. Этот курс — ваш инструмент для профессионального роста в эпоху цифровых трансформаций и новых вызовов кибербезопасности.

Программа обучения

  1. Искусственный интеллект и информационная безопасность:
  • Угрозы и риски искусственного интеллекта
  • Рынок услуг взломщиков
  • Сильный и слабый искусственный интеллект и кибербезопасность
  1. Классификация сетевого трафика с помощью машинного обучения:
  • Способы классификации трафика
  • Применение методов машинного обучения для классификации IP-трафика
  1. Применение машинного обучения для обнаружения вредоносных программ:
  • Классический статический анализ PE-файла и его заголовка
  • Подготовка набора данных и предварительная обработка данных
  • Обучение модели
  • Оценка модели
  • Полученные результаты и анализ моделей
  1. Применение машинного обучения для защиты web-среды:
  • Типы мошенничества и защищаемая информация
  • Обучение с учителем для решения задач по выявлению нарушений
  • Кластеризация нарушений
  1. Кейс — обнаружение дипфейков
  2. Применение машинного обучения для обнаружения вредоносных программ (иммунологический подход):
  • Принципы функционирования естественной иммунной системы
  • Информационно-вычислительные компоненты естественной иммунной системы
  • Сопоставление нервной и иммунной систем и их моделей
  • Принципы моделирования иммунной системы и модели иммунной сети
  • Иммунологический мониторинг информационных процессов в компьютерных системах
  • Обнаружение аномалий информационных процессов
  • Обнаружение вирусов
  • Иммунологические технологии идентификации личности по динамическим биометрическим параметрам
  1. Безопасность в машинном обучении:
  • Защита данных
  • Защита моделей
  • Защита конвейера обучения
Складчина создана 27 августа 2026 г. · описание обновлено 3 сентября 2026 г.

Теги курса

Другие материалы школы 12

А АИС Все материалы
High-Tech OSINT: инструментарий эксперта High-Tech OSINT: инструментарий эксперта 6 818 ₽ 69 650 ₽ −90%Методы киберразведки. Новый арсенал OSINT в цифровом мире Методы киберразведки. Новый арсенал OSINT в цифровом мире 4 456 ₽ 75 900 ₽ −94%А Антифрод: практические аспекты построения системы защиты 2 062 ₽ 22 500 ₽ −91%А Аудит информационной безопасности. Методики и практическое применение 4 507 ₽ 22 700 ₽ −80%Практика проведения конкурентного анализа и разведки с помощью OSINT Практика проведения конкурентного анализа и разведки с помощью OSINT 2 565 ₽ 32 500 ₽ −92%Кадровая безопасность компании Кадровая безопасность компании 11 755 ₽ 49 900 ₽ −76%C ClickHouse для дата инженеров 1 598 ₽ 38 000 ₽ −96%Нейросети и ИИ-инструменты для бизнеса и управленцев Нейросети и ИИ-инструменты для бизнеса и управленцев 9 895 ₽ 41 930 ₽ −76%О Обеспечение информационной безопасности с использованием шифровальных криптографических средств согласовано ФСБ России 3 964 ₽ 33 500 ₽ −88%П Подготовка ведущего аудитора Систем управления информационной безопасностью по м/н стандарту BS ISO/IEC 27001:2013 39 778 ₽ 170 000 ₽ −77%И Информационная безопасность, 512 часов 7 639 ₽ 65 000 ₽ −88%Б Безопасность в области обеспечения безопасности значимых объектов критической информационной инфраструктуры ФСТЭК России 6 309 ₽ 59 000 ₽ −89%
7 278 ₽ 61 900 ₽