機器學習基礎介紹——支持向量機、決策樹、異常檢測、集成學習、聚類分析等
黑客利用AI進行攻擊——驗證碼自動識別、自動化魚叉式釣魚攻擊、自動化惡意軟件樣本生成等
AI系統被黑客攻擊——對抗學習、數據中毒攻擊、模型萃取攻擊、訓練數據竊取攻擊等
利用AI賦能安全——惡意網頁識別、異常賬號檢測、惡意域名檢測、網絡入侵技術等
保護AI的安全性——安全外包計算、云端清洗防護、隱私保護技術等
前沿分享——知識圖譜
安全領域的常見數據集、學習資源
第1章: 課程介紹
1 : 安全數據科學課程介紹
第2章: 機器學習基礎
2 : 機器學習入門
3 : 1 線性回歸
4 : 2 邏輯回歸
5 : 3 支持向量機SVM（1）
6 : 3 支持向量機SVM（2）
7 : 4 決策樹
8 : 4 決策樹實戰
9 : 5 神經網絡基礎
10 : 5 神經網絡類型講解和實戰
11 : 6 貝葉斯
12 : 7 概率圖模型
13 : 8 集成學習
14 : 9 聚類分析（1）
15 : 9 聚類分析（2）
16 : 10 關聯規則
17 : 11 異常檢測（1）基礎概念和基于概率統計的異常檢測
18 : 11 異常檢測（2）基于鄰近度、聚類和分類技術的異常檢測
第3章: AI與安全
19 : 簡介
20 : 1 Misuse AI
21 : 2 Attack AI （1）對抗攻擊
22 : 2 Attack AI （1）對抗攻擊中的數據中毒攻擊
23 : 2 Attack AI （2）破壞模型可用性
24 : 2 Attack AI （3）破壞模型機密性
25 : 3 Defense AI（1）釣魚檢測
26 : 3 Defense AI（2）社交網絡異常賬號檢測
27 : 3 Defense AI（3）惡意域名檢測
28 : 3 Defense AI（4）入侵檢測技術
29 : 3 Defense AI（5）系統安全
30 : 4 Protect AI
31 : 5 AI與安全關系雜談 & 資源分享
1： 釣魚數據集.xlsx
第4章: 前沿分享
32 : 知識圖譜
1： Security-Data-Science.zip
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合作伙伴與授權機構
總部李老師
