Johns Hopkins University
Spécialisation Intrusion Detection

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Johns Hopkins University

Spécialisation Intrusion Detection

Master Intrusion Detection for Cybersecurity . Gain expertise in intrusion detection systems and advanced network analysis to effectively respond to cybersecurity threats.

Jason Crossland

Instructeur : Jason Crossland

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 mois
à 13 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Explore the principles of intrusion detection systems and their role in enhancing cybersecurity defenses across various environments.

  • Gain hands-on experience with machine learning techniques to improve threat detection and incident response strategies in networks.

  • Develop a comprehensive understanding of Tor networking and its implications for privacy, security, and intrusion detection.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Machine Learning Techniques
  • Catégorie : Incident Response
  • Catégorie : Network Analysis
  • Catégorie : Cybersecurity Threat Detection
  • Catégorie : Security Tools and Technologies
  • Catégorie : ToR Networking
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Intrusion Detection Systems (IDS)

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais
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novembre 2024

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  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - 3 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Understand the roles of HIDS and NIDS, their key components, and applications across cybersecurity contexts.

  • Install and configure IDS solutions on VMs to detect real-time threats in host and network environments.

  • Compare signature-based and anomaly-based detection methods and configure IDS rules accordingly.

  • Use quantitative techniques to assess IDS effectiveness, analyzing data to select optimal solutions for security needs.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Intrusion Detection Fundamentals
Catégorie : Threat Detection Techniques
Catégorie : Quantitative IDS Evaluation
Catégorie : IDS Configuration and Operation
Catégorie : Attack Classification and Analysis

Ce que vous apprendrez

  • Understand the differences between network situational awareness and traditional NIDS for effective incident detection.

  • Gain proficiency in using GOTS and COTS tools for network packet analysis and troubleshooting networking challenges.

  • Learn to conduct ROC analysis on IDS data and interpret event graphs and precision-recall metrics for better decision-making.

  • Explore the NIST Cybersecurity Framework and SANS Incident Response Cycle to effectively manage and respond to cyber incidents.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Cyber Incident Management
Catégorie : Incident Response Planning
Catégorie : ROC Analysis Interpretation
Catégorie : Practical Firewall Configuration
Catégorie : Network Traffic Analysis

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

Instructeur

Jason Crossland
Johns Hopkins University
9 Cours510 apprenants

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Étudiant(e) depuis 2018
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