The course "Advanced Malware and Network Anomaly Detection" equips learners with essential skills to combat advanced cybersecurity threats using artificial intelligence. This course takes a hands-on approach, guiding students through the intricacies of malware detection and network anomaly identification. In the first two modules, you will gain foundational knowledge about various types of malware and advanced detection techniques, including supervised and unsupervised learning methods. The subsequent modules shift focus to network security, where you’ll explore anomaly detection algorithms and their application using real-world botnet data.
Advanced Malware and Network Anomaly Detection
Advanced Malware and Network Anomaly Detection
Ce cours fait partie de Spécialisation AI for Cybersecurity
Instructeur : Lanier Watkins
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
11 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Malware Analysis
- Catégorie : Research Presentation Skills
- Catégorie : Machine Learning for Detection
- Catégorie : Anomaly Detection Techniques
- Catégorie : Performance Evaluation
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
septembre 2024
Évaluations
9 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
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.
Inclus
2 lectures
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.
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2 vidéos3 lectures3 devoirs
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.
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2 vidéos3 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté
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.
Inclus
2 vidéos4 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté
Instructeur
Offert par
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Kennesaw State University
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