2024 年网络安全人工智能和 ChatGPT
利用人工智能掌握网络安全/道德黑客攻击 – 实施、发现风险并驾驭人工智能时代
讲师：Luka Anicin
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你将学到什么
- 了解网络安全 ChatGPT
- 学习即时工程
- 使用高级 ChatGPT 功能
- 实施绕过 ChatGPT 过滤器
- 使用人工智能学习社会工程
- 利用 AI 创建语音克隆
- 使用 AI 为社会工程创建 Deepfake 视频
- 学习基于 AI 的 SIEM
- 学习基于人工智能的防火墙
- 使用 AI 学习电子邮件过滤
- 学习身份和访问管理中的人工智能
- 使用 AI 和 Python 构建电子邮件过滤系统
- 使用 AI 和 Python 构建网络钓鱼检测系统
- 在网络安全中实施人工智能
- 使用Logistic回归算法进行网络监控
- 使用 AI 和 Python 创建恶意软件检测系统
- 学习决策树算法
- 学习K最近邻算法KNN
- 了解数据中毒攻击
- 覆盖数据偏差漏洞
- 学习模型漏洞
- 涵盖人工智能和 ChatGPT 的道德问题
- 了解网络安全基础知识
- 学习人工智能基础知识
- 学习 Python 编程基础知识
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网络安全工程师
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要求
- 不需要网络安全或人工智能知识。我们从头开始涵盖一切！
- 一台具有互联网连接的计算机（Windows/Linux/Mac）
- 基础 Python 编程知识对于某些讲座来说是一个优势
描述
无论您是渴望深入网络安全领域的有抱负的人工智能爱好者、旨在加强对保护数字环境的理解的学生，还是希望将 Python 和人工智能实施到网络安全工具中的经验丰富的程序员，本课程都适合为您量身定制！
我们的方法是亲身实践和实用的，旨在让您参与人工智能和网络安全的动态融合。我们相信边做边学，指导您了解该领域专家使用的实际技术和方法。在本课程开始时，我们将直接向您展示如何使用 ChatGPT 实现网络安全。您将学习充分利用 ChatGPT 的实用方法，从了解其基础知识到使用它进行数据分析和其他高级功能。之后我们将深入讨论以下主题：
1. 用于网络安全/道德黑客的 ChatGPT – 在本节中，我们深入研究用于网络安全和道德黑客的 ChatGPT 的动态世界，探讨从解决 ChatGPT 中的错误和不准确到理解即时工程的复杂性等关键主题，包括上下文提示和输出格式。通过实践练习，参与者将解决Few-Shot提示和Chain of Thought提示，为有效应用ChatGPT打下坚实的基础。此外，我们还将介绍数据分析、DALL E 集成和插件利用等高级功能，为防止数据泄露和探索 ChatGPT 的替代方案提供实用见解。
- ChatGPT 中的错误和不准确之处
- 即时工程简介
- 少镜头提示
- 思维链条提示
- 构建自定义指令
- 汇总数据
- 高级 ChatGPT 功能（数据分析、Dalle、插件）
- ChatGPT 的替代品（Bard、Claude、Bing Chat）
- 公司如何将数据泄露给 ChatGPT
2. 社会工程的新时代 – 在本节中，我们将阐明社会工程的概念，深入研究其细微差别，并为参与者提供预防潜在威胁的策略。该模块进一步探讨了人工智能的实施，以探索新的社会工程技术，包括语音克隆和深度伪造的创建。
- 什么是社会工程？
- 使用 ElevenLabs 进行语音克隆
- 使用 Resemble 生成人工智能语音
- 使用 D-ID 创建 Deepfakes
- 使用 ChatGPT 按照我的风格编写电子邮件
- 如何识别此类诈骗
3. 如今人工智能在网络安全中的应用——在本节中，我们将探讨网络安全进步的前沿，深入研究人工智能在关键领域的集成。学生将深入了解防火墙、SIEM 系统、IDS/IPS、电子邮件过滤以及身份和访问管理等传统网络安全工具在应用人工智能时如何工作。
- 基于 AI 的 SIEM 系统
- 人工智能防火墙
- 利用 AI 进行电子邮件过滤
- IAM 中的人工智能
- 具有人工智能的 IDS/IPS
4. 使用人工智能构建电子邮件过滤系统 – 在本节中，学生将经历一段实践之旅，利用 Python 编程来实现人工智能算法，以构建有效的电子邮件过滤系统。该模块不仅介绍了电子邮件过滤和安全的基础知识，还提供了对垃圾邮件过滤器的全面了解，指导学习者进行数据集分析、算法实现以及与 ChatGPT 等现有系统的实际比较。
- 电子邮件安全和过滤简介
- 什么是垃圾邮件过滤器以及它们如何工作？
- 数据集分析
- 训练和测试我们的人工智能系统
- 使用 ChatGPT API 实施垃圾邮件检测
- 我们的系统与 ChatGPT 系统的比较
5. 使用人工智能构建网络钓鱼检测系统 – 在本节中，学生将获得有关网络钓鱼的基本知识并获得识别网络钓鱼攻击的技能。通过实际实现，该模块引导学习者通过Python编程利用决策树，构建强大的网络钓鱼检测系统。
- 网络钓鱼简介
- 如何识别和预防网络钓鱼攻击
- 数据集分析
- 分割数据
- 决策树简介
- 训练随机森林算法
- 准确率和召回率
6. 网络安全中的人工智能 – 在本节中，学生将深入了解网络安全的基础知识，探索传统措施以及使用 Python 的实际实现。在逻辑回归的帮助下，学习者获得构建网络监控系统的实践经验。
- 网络安全简介
- 数据集分析
- 数据预处理
- 数据准备
- 逻辑回归
- 训练网络监控的逻辑回归
- 超参数优化
7. 用于恶意软件检测的人工智能 – 在本节中，学生在深入研究复杂的恶意软件检测系统的创建之前，将全面探索恶意软件类型和预防策略。该模块指导学习者对整个课程中学到的多种算法进行训练，使他们能够评估和实施最准确的恶意软件检测系统解决方案。
- 什么是恶意软件以及不同类型的恶意软件
- 传统的恶意软件检测系统
- 加载恶意软件数据集
- 恶意软件数据集分析和预处理
- 训练机器学习算法
- 保存最佳的恶意软件检测模型
8.人工智能安全风险——在本节中，我们探讨关键的人工智能安全风险，例如数据中毒、数据偏差、模型漏洞和道德问题。本模块深入了解人工智能实施的潜在风险和道德考虑。
- 数据中毒
- 数据偏差
- 模型漏洞
- 道德问题
9. 附录 A：网络安全简介 – 这是我们的第一个附录部分，它是一个网络安全基础之旅，追踪网络安全的演变并深入了解基本工具、技术、证书和最佳实践。该模块充当指南针，指导学习者了解网络安全的核心原则。
- 网络安全的演变
- 网络攻击的类别
- 安全政策和程序
- 网络安全工具和技术
- 了解网络安全认证
- 网络安全最佳实践
10. 附录 B：人工智能简介 – 这是我们的第二个附录部分，是人工智能基础知识，涵盖简史、狭义智能、通用智能和超级智能等不同类别，以及人工智能、机器学习和深度学习之间的区别。
- 人工智能简史
- 人工智能的类型：狭义人工智能、通用人工智能和超级人工智能
- 人工智能、机器学习、深度学习
- 受AI影响的领域
- 机器学习算法
- 人工智能道德与治理
我们向您保证，这个网络安全人工智能训练营旨在成为掌握人工智能在网络安全实践中集成的最全面的在线课程！
本课程适合谁：
- 任何对网络安全感兴趣的人
- 任何对人工智能感兴趣的人
- 任何有兴趣在网络安全中应用人工智能的人
- 任何想要了解人工智能威胁和漏洞的人
- 任何想要学习如何将 Python 与人工智能结合起来开发网络安全工具的人，例如：网络监控系统、网络钓鱼检测系统、恶意软件检测系统、电子邮件过滤系统
