基于多视角数据挖掘的安全分析实战

待定

待定

¥ 5000

  • 时长

    4小时

  • 课程介绍

    本课程基于数据驱动安全的理念,融合海量、多源、异构安全基础数据,从威胁发现、安全运营两个维度对企业侧和大网侧的安全数据场景进行实战化讲解。主要内容包括以下几点:
    (1) 行业领域数据安全挖掘与分析;
    (2) 主被动手段结合的恶意事件跟踪;
    (3) 多源数据融合的大网安全态势监测;
    (4) 自然语言处理在Web攻击检测和资产管理中的应用;
    (5) 异常检测模型在告警运营中的应用;
    (6) 海量数据场景下安全分析的困境与突围。

  • 讲师介绍

    • AsUWL

      AsUWL

      奇安信羲和实验室团队成员,清华大学-奇安信联合研究中心研究员,从事多维度的安全数据挖掘与分析工作,擅长 DNS 安全、恶意软件C&C技术研究。

    • KR

      KR

      奇安信技术研究院羲和实验室研究员,具备安全行业十余年工作经验,目前专注于多源数据驱动的威胁监测与安全事件跟踪研究,是百万亿级别体量的PassvieDNS数据平台主要建设者之一。

    • FM

      FM

      奇安信羲和实验室团队成员,清华大学-奇安信联合研究中心研究员,毕业于电子科技大学机器智能研究所,长期致力于机器学习与数据挖掘、网络空间安全的理论及其应用的系统创新性研究。在国内外重要期刊和会议发表论文5篇,已授权国家发明专利3项。

  • 学员要求

    网络空间安全和机器智能的爱好者、从业者。

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