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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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 mois
à 13 heures par semaine
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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
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Johns Hopkins University
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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
6 Cours208 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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