CYBR 325 网络安全中的AI和ML基础

一般

• 描述人工智能的原理、术语和组成部分，考察各种人工智能技术、工具的演变及其在现代工业中的应用。
• 评估经典的人工智能算法，如搜索和优化技术，并评估其在解决特定计算问题（特别是在现实世界场景中）的适用性和有效性。
• 评估人工智能技术如何通过增强安全协议、预测安全风险以及分析现实世界的威胁和漏洞案例研究来改变网络安全实践。
• 评估各种人工智能和机器学习工具在特定任务中的适用性和性能，特别是在网络安全领域，并根据工具在降低风险方面的有效性来证明选择工具的合理性。
• 评估与人工智能相关的道德考虑和潜在风险，包括偏见、隐私问题、安全和保障，重点是人工智能生命周期中的道德决策。
• 通过分析美国和国际法律和监管框架、组织政策和监督机制，检查人工智能治理的关键要素，以评估其对人工智能发展和网络安全的影响。
• 区分先进的机器学习方法来解决复杂的网络安全问题，评估不同算法和方法在解决特定威胁和安全挑战方面的有效性。