Johns Hopkins University
Machine Learning and Emerging Technologies in Cybersecurity

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Machine Learning and Emerging Technologies in Cybersecurity

Ce cours fait partie de Spécialisation Intrusion Detection

Jason Crossland

Instructeur : Jason Crossland

Inclus avec Coursera Plus

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

39 heures pour terminer
3 semaines à 13 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Explore advanced machine learning techniques, including neural networks and clustering, for improved threat detection in cybersecurity.

  • Understand the integration of machine learning algorithms into Intrusion Detection Systems (IDS) for enhanced security measures.

  • Gain knowledge of The Onion Router (ToR) architecture and its applications, focusing on privacy and anonymous communication.

  • Learn to utilize Security Onion tools for effective incident response within high-volume enterprise environments, enhancing cybersecurity strategy.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Integration of ML in IDS
  • Catégorie : Advanced Machine Learning Techniques
  • Catégorie : Incident Response with IDS Tools
  • Catégorie : Data Anonymization and Security
  • Catégorie : ToR Networking Proficiency

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

novembre 2024

Évaluations

13 devoirs

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Intrusion Detection
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Il y a 5 modules dans ce cours

This course provides a comprehensive introduction to machine learning and data mining, covering key algorithms and tools like RapidMiner and Security Onion. Students will explore advanced topics such as neural networks, clustering, and support vector machines, while also learning to evaluate model performance through confusion matrices and ROC curves. Additionally, the course delves into ToR architecture, privacy concerns, and the practical installation of ToR clients. Emphasis will be placed on incident response within Computer Security Incident Response Teams (CSIRTs) and effective information-sharing practices. By the end of the course, participants will have a robust understanding of both machine learning techniques and their applications in cybersecurity.

Inclus

1 vidéo3 lectures

The course delves deeper into specific approaches, including neural networks, clustering, and support vector machines (SVMs), providing students with a solid foundation in both the theory and practice of these advanced techniques.

Inclus

5 vidéos3 lectures3 devoirs2 laboratoires non notés3 plugins

This course explores the integration of Machine Learning (ML) algorithms into Intrusion Detection Systems (IDS) to enhance threat detection capabilities.

Inclus

3 vidéos4 lectures3 devoirs5 plugins

This course provides a comprehensive understanding of The Onion Router (ToR) architectures, focusing on the critical components that make up this secure and anonymous communication system.

Inclus

5 lectures3 devoirs2 plugins

This module explores the critical role of Intrusion Detection Systems (IDS) within Cyber Security Incident Response Teams (CSIRTs), particularly in high-volume enterprise environments.

Inclus

7 vidéos7 lectures4 devoirs4 plugins

Instructeur

Jason Crossland
Johns Hopkins University
6 Cours194 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
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