Beschreibung
Machine Learning für Hacker ist ein Kurs, der darauf abzielt, Fachleute im Bereich Cybersicherheit mit den Fähigkeiten auszustatten, die erforderlich sind, um sowohl maschinelles Lernen Systeme anzugreifen als auch zu verteidigen. Da ML-Technologien zunehmend integraler Bestandteil von Sicherheitslösungen werden, ist das Verständnis ihrer Schwachstellen entscheidend. Dieser Kurs beginnt mit dem Aufbau eines ML-Hacking-Labors und dem Erlernen der Interaktion mit Modellen unter Verwendung von Python. Die Teilnehmer werden die Angriffsfläche des ML kartieren und End-to-End-Klassifikatorangriffe durchführen. Der Lehrplan umfasst die PE-Dateistruktur und Byte-Level-Evasion, den Aufbau und das Umgehen von Malware-Klassifikatoren sowie die Automatisierung von Phishing und Social Engineering mit Sprachmodellen. Er beinhaltet auch die Erstellung und Erkennung von Deepfakes, Verhaltensanalysen, adversarielle ML-Techniken, intelligentes Fuzzing zur Entdeckung von Schwachstellen sowie Modellstehlen, Vergiften, Wasserzeichen und Hintertüren. Am Ende des Kurses werden die Lernenden in der Lage sein, ML-Systeme zu testen und zu sichern, adversarielle Proben zu erstellen und zu erkennen sowie effektive Modellverteidigungsstrategien anzuwenden. Der Kurs wird von Tshering Tobzang, einem leitenden Cybersicherheitsbeauftragten mit Fachkenntnissen in adversarial machine learning und automatisierter Bedrohungserkennung, unterrichtet. Dieser Kurs ist ideal für Fachleute im Bereich Cybersicherheit, die ihre Expertise in ML-basierten Sicherheitslösungen erweitern möchten.
- KategorieBildung & Forschung
- PreismodellAbonnement
Machine Learning für Hacker's Kernfunktionen
Einrichten eines ML-Hacking-Labors
Interaktion mit ML-Modellen unter Verwendung von Python
Kartierung der ML-Angriffsfläche
Durchführung von End-to-End-Klassifikatorangriffen
Ändern von PE-Dateien zur Evasion
Automatisierung von Phishing mit Sprachmodellen
Durchführung adversarielle ML-Techniken
Untersuchung von Modellstehlen und Hintertüren
Wie verwendet man Machine Learning für Hacker?
Einrichten: Konfigurieren Sie Ihr ML-Hacking-Labor
Interagieren: Verwenden Sie Python, um mit ML-Modellen zu interagieren
Kartieren: Identifizieren Sie die ML-Angriffsfläche
Durchführen: Führen Sie End-to-End-Klassifikatorangriffe aus
Ändern: Ändern Sie PE-Dateien, um Erkennung zu vermeiden
Automatisieren: Verwenden Sie Sprachmodelle für Phishing
Durchführen: Führen Sie adversarielle ML-Angriffe durch
Untersuchen: Untersuchen Sie Modellstehlen und Hintertüren
Machine Learning für Hacker's Anwendungsfälle
- Sicherheit von ML-Systemen
- Adversarielle Angriffe
- Phishing-Automatisierung
- Deepfake-Erkennung
- Prävention von Modellstehlen
