Descripción
Problemas y desafíos de ciberseguridad. Aprendizaje supervisado y no supervisado. Algoritmos de clasificación y regresión. Evaluación de rendimiento en dominios de ciberseguridad. Técnicas para dominios desbalanceados. Detección de anomalías. Estrategias de aprendizaje activo. Ciberseguridad de flujos de datos. Vulnerabilidad del AA. PLN para ciberseguridad. Detección de malware, intrusiones, fraude con tarjetas, suplantación y prevención de abuso de autenticación.
Prerrequisitos
- Requisitos previos: No hay requisitos oficiales para este curso. Sin embargo, los estudiantes deben tener una exposición razonable a Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y cierta experiencia en programación en un lenguaje de alto nivel.
Condiciones y modalidades
- Requisitos previos: No hay requisitos oficiales para este curso. Sin embargo, los estudiantes deben tener una exposición razonable a Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y cierta experiencia en programación en un lenguaje de alto nivel.
Texto de referencia en su idioma de origen
Cybersecurity problems and challenges. Supervised and unsupervised learning. Classification and regression algorithms. Performance assessment in cybersecurity domains. Techniques for imbalanced domains. Anomaly detection. Active learning strategies. Cybersecurity of data streams. ML vulnerability. NLP for cybersecurity. Malware, intrusion, credit card fraud detection, phishing, authentication abuse prevention.
- Prerequisite(s): There are no official prerequisites for this course. However, students should have reasonable exposure to Artificial Intelligence, Machine Learning, and some programming experience in a high-level language.
Fuentes y referencias
Se conservan las fechas y las fuentes para ayudarle a verificar la información. Las traducciones se proponen para facilitar la lectura; la fuente oficial es la referencia para las condiciones y los requisitos.
Referencia de la fuente : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/