Descripción
Aprendizaje Automático para Hackers es un curso diseñado para equipar a los profesionales de ciberseguridad con las habilidades necesarias para atacar y defender sistemas de aprendizaje automático. A medida que las tecnologías de ML se vuelven fundamentales para las soluciones de seguridad, comprender sus vulnerabilidades es crucial. Este curso comienza con la configuración de un laboratorio de hacking de ML y el aprendizaje de la interacción con modelos utilizando Python. Los participantes mapearán la superficie de ataque de ML y llevarán a cabo ataques de clasificador de extremo a extremo. El currículo cubre la estructura de archivos PE y la evasión a nivel de bytes, la construcción y el elusión de clasificadores de malware, y la automatización de phishing y ingeniería social con modelos de lenguaje. También incluye la creación y detección de deepfakes, análisis de comportamiento, técnicas de ML adversarial, fuzzing inteligente para el descubrimiento de vulnerabilidades, y robo de modelos, envenenamiento, marcas de agua y puertas traseras. Al final del curso, los estudiantes podrán probar y asegurar sistemas de ML, crear y detectar muestras adversariales, y aplicar estrategias efectivas de defensa de modelos. El curso es impartido por Tshering Tobzang, un oficial senior de ciberseguridad con experiencia en aprendizaje automático adversarial y detección automatizada de amenazas. Este curso es ideal para profesionales de ciberseguridad que buscan ampliar su experiencia en soluciones de seguridad basadas en ML.
- CategoríaEducación e investigación
- Modelo de preciosSuscripción
Características principales de Aprendizaje Automático para Hackers
Configurar un laboratorio de hacking de ML
Interactuar con modelos de ML utilizando Python
Mapear la superficie de ataque de ML
Realizar ataques de clasificador de extremo a extremo
Modificar archivos PE para evasión
Automatizar phishing con modelos de lenguaje
Realizar técnicas de ML adversarial
Explorar el robo de modelos y ataques de puertas traseras
¿Cómo usar Aprendizaje Automático para Hackers?
Configurar: Configura tu laboratorio de hacking de ML
Interactuar: Usa Python para interactuar con modelos de ML
Mapear: Identifica la superficie de ataque de ML
Realizar: Ejecuta ataques de clasificador de extremo a extremo
Modificar: Alterar archivos PE para evadir detección
Automatizar: Usa modelos de lenguaje para phishing
Realizar: Llevar a cabo ataques de ML adversarial
Explorar: Investigar el robo de modelos y puertas traseras
Casos de uso de Aprendizaje Automático para Hackers
- Seguridad de Sistemas de ML
- Ataques Adversariales
- Automatización de Phishing
- Detección de Deepfakes
- Prevención del Robo de Modelos
