Chia Sẻ Khóa Học Trí Tuệ Nhân Tạo & ChatGPT Dành Cho An Ninh Mạng 2024 [Khóa 6844 A]
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Tìm hiểu ChatGPT for Cyber Security.
- ✓ Tìm hiểu Prompt Engineering.
- ✓ Sử dụng chức năng ChatGPT nâng cao.
- ✓ Triển khai Bypassing ChatGPT filters.
- ✓ Học Social Engineering với trí tuệ nhân tạo.
- ✓ Tạo một Voice Clone với AI.
- ✓ Tạo Deepfake Video cho Social Engineering với AI.
- ✓ Tìm hiểu SIEM dựa trên AI.
- ✓ Tìm hiểu tường lửa dựa trên AI.
- ✓ Tìm hiểu Email Filtering với AI.
- ✓ Tìm hiểu AI trong Identity và Access Management.
- ✓ Xây dựng một Email Filtering System với AI và Python.
- ✓ Xây dựng một Phishing detection system với AI và Python.
- ✓ Triển khai trí tuệ nhân tạo trong Network Security.
- ✓ Sử dụng thuật toán Logistic Regression cho Network Monitoring.
- ✓ Tạo Malware Detection system với AI và Python.
- ✓ Tìm hiểu thuật toán Decision Trees.
- ✓ Tìm hiểu K-Nearest Neighbors Algorithm KNN.
- ✓ Tìm hiểu Data Poisoning Attack.
- ✓ Cover Data Bias Vulnerability.
- ✓ Tìm hiểu Model Vulnerabilities.
- ✓ Cover Ethical Concerns of Artificial Intelligence và ChatGPT.
- ✓ Tìm hiểu cơ bản về Cyber Security.
- ✓ Tìm hiểu cơ bản về trí tuệ nhân tạo.
- ✓ Tìm hiểu cơ bản về lập trình Python.
Cho dù bạn là một người đam mê AI đầy tham vọng muốn đi sâu vào lĩnh vực An ninh mạng, một sinh viên muốn củng cố sự hiểu biết của mình về việc bảo mật cảnh quan kỹ thuật số hay một lập trình viên dày dạn kinh nghiệm đang muốn triển khai Python và Trí tuệ nhân tạo vào các Công cụ An ninh mạng, thì khóa học này là phù hợp cho bạn!
Cách tiếp cận của chúng tôi mang tính thực tiễn và thiết thực, được thiết kế để thu hút bạn vào sự kết hợp năng động giữa Trí tuệ nhân tạo và An ninh mạng. Chúng tôi tin vào việc vừa học vừa làm, hướng dẫn bạn các kỹ thuật và phương pháp thực tế được các chuyên gia trong lĩnh vực này sử dụng. Khi bắt đầu khóa học này, chúng tôi sẽ đi sâu vào bằng cách chỉ cho bạn cách sử dụng ChatGPT for Cyber Security. Bạn sẽ học những cách thực tế để tận dụng tối đa ChatGPT, từ hiểu những điều cơ bản đến sử dụng nó để phân tích dữ liệu và các tính năng nâng cao khác. Sau đó chúng ta sẽ đi sâu vào các chủ đề như:
1. ChatGPT For Cyber Security/Ethical Hacking - Trong phần này, chúng ta đi sâu vào thế giới năng động của ChatGPT dành cho Cyber Security và Ethical Hacking, khám phá các chủ đề chính bao gồm từ addressing mistakes và inaccuracies trong ChatGPT cho đến hiểu được sự phức tạp của prompt engineering, bao gồm context prompting và output formatting. Thông qua các bài tập thực hành, người tham gia sẽ giải quyết vấn đề Few-Shot prompting và Chain of thought prompting, xây dựng nền tảng vững chắc trong việc áp dụng ChatGPT một cách hiệu quả. Ngoài ra, chúng ta sẽ điều hướng qua các chức năng nâng cao như Data Analysis, tích hợp DALL E và sử dụng plugin, cung cấp thông tin chi tiết thực tế về việc ngăn chặn rò rỉ dữ liệu và khám phá các giải pháp thay thế cho ChatGPT.
- ✓ Những sai sót và thiếu chính xác trong ChatGPT.
- ✓ Giới thiệu về prompt engineering.
- ✓ Few-shot prompting.
- ✓ Chain of thought prompting.
- ✓ Xây dựng Custom Instruction.
- ✓ Tóm tắt dữ liệu.
- ✓ Chức năng ChatGPT nâng cao (Data Analysis, Dalle, Plugins).
- ✓ Các lựa chọn thay thế cho ChatGPT (Bard, Claude, Bing Chat).
- ✓ Cách các công ty rò rỉ dữ liệu của họ tới ChatGPT.
2. Thời đại Social Engineering mới - Trong phần này, chúng ta làm sáng tỏ khái niệm về social engineering, đi sâu vào các sắc thái của nó và trang bị cho người tham gia các chiến lược để ngăn chặn các mối đe dọa tiềm ẩn. Module này khám phá sâu hơn về Triển khai Trí tuệ nhân tạo để khám phá các kỹ thuật social engineering mới, bao gồm voice cloning và tạo ra deepfakes.
- ✓ Social engineering là gì?
- ✓ Voice Cloning với ElevenLabs.
- ✓ AI Voice Generating với Resemble.
- ✓ Tạo deepfakes với D-ID
- ✓ Sử dụng ChatGPT để viết Email theo phong cách của tôi.
- ✓ Cách nhận biết các loại scam này.
3. Ngày nay AI được sử dụng ở đâu trong an ninh mạng - Trong phần này, chúng ta khám phá những tiến bộ hàng đầu về an ninh mạng, đi sâu vào việc tích hợp AI trên các lĩnh vực quan trọng. Bạn sẽ hiểu rõ hơn về cách hoạt động của các công cụ An ninh mạng truyền thống như Firewalls, SIEM systems, IDS/IPS, Email Filtering, Identity và Access Management khi áp dụng Trí tuệ nhân tạo cho chúng.
- ✓ SIEM Systems dựa trên AI.
- ✓ Firewalls với AI
- ✓ Email Filtering với AI.
- ✓ AI trong IAM.
- ✓ IDS/IPS với AI.
4. Xây dựng một Email Filtering System với AI - Trong phần này, bạn sẽ được thực hành, sử dụng lập trình Python để triển khai các thuật toán Trí tuệ nhân tạo nhằm tạo ra hệ thống email filtering hiệu quả. Module này không chỉ giới thiệu các nền tảng về lọc và bảo mật email mà còn cung cấp hiểu biết toàn diện về spam filters, hướng dẫn người học phân tích tập dữ liệu, triển khai thuật toán và so sánh thực tế với các hệ thống đã được thiết lập như ChatGPT.
- ✓ Giới thiệu về Email Security và Filtering.
- ✓ Spam filters là gì và chúng hoạt động như thế nào?
- ✓ Dataset analysis.
- ✓ Đào tạo và thử nghiệm hệ thống AI của chúng ta.
- ✓ Triển khai tính năng phát hiện thư rác bằng ChatGPT API.
- ✓ So sánh hệ thống của chúng ta với hệ thống ChatGPT.
5. Xây dựng một Phishing Detection System với AI - Trong phần này, bạn sẽ được trang bị những kiến thức cần thiết về phishing và có được kỹ năng nhận biết các cuộc tấn công lừa đảo. Thông qua triển khai thực tế, module này hướng dẫn người học sử dụng decision trees với lập trình Python, cho phép họ xây dựng một hệ thống phát hiện lừa đảo mạnh mẽ.
- ✓ Giới thiệu về Phishing.
- ✓ Cách nhận biết và ngăn chặn các cuộc tấn công lừa đảo.
- ✓ Dataset Analysis.
- ✓ Splitting The Data.
- ✓ Giới thiệu về Decision Trees.
- ✓ Training Random Forest Algorithm.
- ✓ Precision và Recall.
6. AI trong Network Security - Trong phần này, bạn tìm hiểu các nền tảng về an ninh mạng, khám phá các biện pháp truyền thống bên cạnh việc triển khai thực tế bằng Python. Với sự trợ giúp của Logistic Regression, bạn sẽ có được kinh nghiệm thực tế trong việc xây dựng một hệ thống cho network monitoring.
- ✓ Giới thiệu về Network Security.
- ✓ Dataset Analysis.
- ✓ Data Pre-Processing.
- ✓ Data Preparation.
- ✓ Logistic Regression.
- ✓ Training Logistic Regression For Network Monitoring.
- ✓ Hyperparameter Optimisation.
7. AI For Malware Detection - Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu toàn diện về các loại malware và chiến lược phòng ngừa trước khi đi sâu vào việc tạo ra một hệ thống phát hiện malware tinh vi. Module này hướng dẫn bạn đào tạo nhiều thuật toán được học trong suốt khóa học, giúp bạn đánh giá và triển khai giải pháp chính xác nhất cho malware detection system.
- ✓ Malware là gì và các loại Malware khác nhau.
- ✓ Hệ thống truyền thống để phát hiện Malware.
- ✓ Loading Malware Dataset.
- ✓ Malware Dataset Analysis và Pre-Processing.
- ✓ Training Machine Learning Algorithms.
- ✓ Lưu Malware Detection Model tốt nhất.
8. AI Security Risks - Trong phần này, chúng ta khám phá các rủi ro bảo mật Trí tuệ nhân tạo quan trọng như data poisoning, data bias, model vulnerabilities và các mối lo ngại về đạo đức. Module này đi sâu vào hiểu biết sâu sắc về các rủi ro tiềm ẩn và những cân nhắc về mặt đạo đức khi Triển khai Trí tuệ Nhân tạo.
- ✓ Data Poisoning.
- ✓ Data Bias.
- ✓ Model Vulnerabilities.
- ✓ Các mối quan tâm về đạo đức.
9. Phụ lục A: Giới thiệu về Cyber Security - Đây là phần Phụ lục đầu tiên của chúng tôi, là một hành trình nền tảng về an ninh mạng, theo dõi sự phát triển của an ninh mạng và thu thập thông tin chuyên sâu về các công cụ, kỹ thuật, chứng chỉ và phương pháp hay nhất cần thiết. Module này đóng vai trò như một chiếc la bàn, hướng dẫn người học về các nguyên tắc cốt lõi của an ninh mạng.
- ✓ Sự phát triển của an ninh mạng.
- ✓ Các loại tấn công mạng.
- ✓ Chính sách và thủ tục bảo mật.
- ✓ Công cụ và công nghệ an ninh mạng.
- ✓ Hiểu các chứng chỉ an ninh mạng.
- ✓ Các phương pháp hay nhất về an ninh mạng.
10. Phụ lục B: Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo - Đây là phần Phụ lục thứ hai của chúng tôi là các nền tảng về Trí tuệ nhân tạo, bao gồm lịch sử tóm tắt, các danh mục đa dạng như Narrow, General và Super intelligence cũng như sự khác biệt giữa AI, machine learning và deep learning.
- ✓ Brief History of AI.
- ✓ Các loại AI: Narrow, General và Superintelligence.
- ✓ AI vs ML vs Deep Learning.
- ✓ Các lĩnh vực chịu ảnh hưởng của AI.
- ✓ Các thuật toán Machine Learning.
- ✓ AI Ethics và Governance.
Chúng tôi đảm bảo với bạn rằng chương trình đào tạo về Trí tuệ nhân tạo trong An ninh mạng này được thiết kế để trở thành khóa học trực tuyến toàn diện nhất để làm chủ việc tích hợp AI trong thực tiễn an ninh mạng!
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Bất cứ ai quan tâm đến an ninh mạng.
- ✓ Bất cứ ai quan tâm đến trí tuệ nhân tạo.
- ✓ Bất cứ ai quan tâm đến việc áp dụng AI trong an ninh mạng.
- ✓ Bất cứ ai muốn tìm hiểu về các mối đe dọa và lỗ hổng trong trí tuệ nhân tạo.
- ✓ Bất cứ ai muốn học cách kết hợp Python với AI để phát triển các công cụ bảo mật mạng như: Network Monitoring System, Phishing Detection System, Malware Detection System, Email Filtering System.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU