Descrição
Problemas e desafios de cibersegurança. Aprendizado supervisionado e não supervisionado. Algoritmos de classificação e regressão. Avaliação de desempenho em domínios de cibersegurança. Técnicas para domínios desbalanceados. Detecção de anomalias. Estratégias de active learning. Cibersegurança de fluxos de dados. Vulnerabilidade de ML. PLN para cibersegurança. Detecção de malware, intrusão, fraude com cartão de crédito, phishing, prevenção de abuso de autenticação.
Pré-requisitos
- Pré-requisito(s): Não há pré-requisitos oficiais para este curso. Contudo, os estudantes devem ter exposição razoável a Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e alguma experiência de programação em uma linguagem de alto nível.
Condições e modalidades
- Pré-requisito(s): Não há pré-requisitos oficiais para este curso. Contudo, os estudantes devem ter exposição razoável a Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e alguma experiência de programação em uma linguagem de alto nível.
Texto de referência na sua língua de origem
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.
Fontes e referências
As datas e as fontes são mantidas para ajudá-lo a verificar os dados. As traduções são propostas para facilitar a leitura; a fonte oficial é a referência para condições e exigências.
Fonte de referência : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/