Академия информационных систем
Искусственный интеллект в обеспечении информационной безопасности
07 - 09 Октября 2026 г.
О курсе
В программе предусмотрены изучение методов защиты веб-сред, биоинспирированных (иммунологических) моделей обнаружения аномалий, а также принципы безопасности конвейера обучения. Теоретические занятия сочетаются с практическими заданиями и разбором реальных кейсов под руководством экспертов.
Кому будет полезен курс
Руководители и специалисты, работающие в области обеспечения информационной безопасности
Преимущества нашей программы
Фокус на современных киберугрозах: рассматриваются риски применения ИИ злоумышленниками и методы противодействия им, включая выявление дипфейков.
Практическая ценность: изучение конкретных методик подготовки данных, обучения и оценки моделей для прикладных задач ИБ.
Междисциплинарный подход: сочетание классического машинного обучения с биоинспирированными (иммунологическими) технологиями обнаружения аномалий и вирусов.
Гибридный формат обучения: возможность полноценного участия как очно, так и дистанционно с интерактивным взаимодействием и обратной связью от кураторов.
Программа курса
Искусственный интеллект и информационная безопасность
- Угрозы и риски искусственного интеллекта
- Рынок услуг взломщиков
- Сильный и слабый искусственный интеллект и кибербезопасность
Классификация сетевого трафика с помощью машинного обучения
- Способы классификации трафика
- Применение методов машинного обучения для классификации IP-трафика
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
Применение машинного обучения для защиты web-среды
- Типы мошенничества и защищаемая информация
- Обучение с учителем для решения задач по выявлению нарушений
- Кластеризация нарушений
Кейс – обнаружение дипфейков
Кейс – обнаружение дипфейков
Применение машинного обучения для обнаружения вредоносных программ
- 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
Безопасность в машинном обучении
- Защита данных
- Защита моделей
- Защита конвейера обучения
Итоговая аттестация
По окончании обучения выдается
Удостоверение о повышении квалификации
Включает специализированный раздел по безопасности самого машинного обучения, охватывающий защиту данных, моделей и конвейера обучения.
Содержит прикладной кейс по обнаружению дипфейков, отражающий актуальные вызовы в работе с синтетическим контентом.
Рассматривает нетривиальные подходы к обнаружению вредоносных программ на основе принципов функционирования естественной иммунной системы.
Ориентирована на слушателей с базовыми знаниями методов ИИ, что позволяет сразу переходить к углубленному изучению профильных задач информационной безопасности без потери темпа.
Как вы будете учиться
Получить персональное предложение
