Johns Hopkins University
Advanced Malware and Network Anomaly Detection

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Johns Hopkins University

Advanced Malware and Network Anomaly Detection

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung AI for Cybersecurity

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 11 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Understand various types of malware and apply foundational analysis techniques to effectively detect and classify them.

  • Implement advanced machine learning algorithms, including clustering and decision trees, for efficient malware detection.

  • Explore anomaly detection techniques using botnet data and learn how to analyze network traffic for unusual patterns.

  • Collaborate and present research findings on current trends in network anomaly detection, enhancing communication and analytical skills.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Malware Analysis
  • Kategorie: Research Presentation Skills
  • Kategorie: Machine Learning for Detection
  • Kategorie: Anomaly Detection Techniques
  • Kategorie: Performance Evaluation

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

September 2024

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9 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

This course provides a comprehensive exploration of malware detection and analysis, covering the identification and classification of malware types and their characteristics. Students will learn fundamental concepts of malware analysis, network threats, and detection methods while employing various tools and algorithms for effective detection and performance assessment.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren

In this module, we will discuss common types of malware, malware analysis tools, and basic malware analysis processes. Specifically, we will be discussing basic approaches to analyzing Windows-based malware.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

In this module, we investigate hands-on malware detection implementations, both unsupervised and supervised. Also, we discuss metrics to evaluate the performance of malware detection algorithms.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

This module will discuss the background of network threats and anomaly detection. Also, we explore hands-on implementations of anomaly detection analytics using botnet data and the next evolution of anomaly detection, autonomic cybersecurity systems.

Das ist alles enthalten

2 Videos4 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

Dozent

Lanier Watkins
Johns Hopkins University
3 Kurse458 Lernende

von

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