Mô tả
Vấn đề và thách thức an ninh mạng. Học có giám sát và không giám sát. Thuật toán phân loại và hồi quy. Đánh giá hiệu năng trong các miền an ninh mạng. Kỹ thuật cho miền mất cân bằng. Phát hiện bất thường. Chiến lược học tích cực. An ninh mạng cho luồng dữ liệu. Tính dễ bị tổn thương của ML. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho an ninh mạng. Phát hiện phần mềm độc hại, xâm nhập, gian lận thẻ tín dụng, lừa đảo, phòng ngừa lạm dụng xác thực.
Tiền đề
- Tiền đề: Không có tiền đề chính thức cho khóa học này. Tuy nhiên, sinh viên nên có tiếp xúc hợp lý với Trí tuệ Nhân tạo, Học Máy, và một số kinh nghiệm lập trình bằng ngôn ngữ bậc cao.
Điều kiện và thủ tục
- Tiền đề: Không có tiền đề chính thức cho khóa học này. Tuy nhiên, sinh viên nên có tiếp xúc hợp lý với Trí tuệ Nhân tạo, Học Máy, và một số kinh nghiệm lập trình bằng ngôn ngữ bậc cao.
Văn bản tham chiếu bằng ngôn ngữ gốc
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.
Nguồn và tham khảo
Ngày và nguồn được giữ lại để giúp bạn kiểm tra thông tin. Các bản dịch được cung cấp để dễ đọc; nguồn chính thức là tham chiếu cho các điều kiện và yêu cầu.
Nguồn tham khảo : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/