臺灣全民學習平台 機器學習在資訊安全的運用 講師:顏春煌 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)
臺灣全民學習平台機器學習在資訊安全的運用講師:顏春煌影音教學中文發音繁體中文版(DVD版)內容說明:
本課程介紹機器學習的基本觀念，並運用Python語言及工具，將機器學習運用在垃圾郵件判斷、異常偵測、惡意程式分析、網路流量分析等資安問題的解決上。

課程目標
瞭解機器學習在資安領域的應用認識機器學習運用在資安的演算法能使用Python來實作機器學習的演算法瞭解機器學習在資安實務應用上的限制

授課教師
教師姓名：顏春煌教師簡介：
本課程教師顏春煌目前為國立空中大學管資系的教授，西元1994年於美國的愛荷華州立大學取得電腦科學博士學位，曾任教於美國印地安那州的BallStateUniversity電腦科學系，專業領域為資料庫系統、數位學習與資料課程內容:
01_認識機器學習以及在資安領域的應用案例11月16日-11月22日
001_1-1-1機器學習入門.mp4
002_1-1-2重點摘要.mp4
003_1-1-3人工智慧的源起.mp4
004_1-1-4程式學習的概念.mp4
005_1-1-5資料比演算法還重要.mp4
006_1-1-6淺談深度學習.mp4
007_1-1-7認識機器學習的模型.mp4
008_1-2-1型態識別(patternrecognition)的運用案例.mp4
009_1-2-2異常偵測(anomalydetection)的運用案例.mp4

02_以機器學的思維來了解問題與解決的方法11月23日-11月29日
010_2-1-1重點摘要.mp4
011_2-1-2資料與程式扮演的角色.mp4
012_2-1-3運用機器學習來解決問題.mp4
013_2-2-1機器學習演算法的分類.mp4
014_2-2-2常見的機器學習演算法分類(classification).mp4
015_2-2-3常見的機器學習演算法集群(clustering).mp4
016_2-2-4機器學習演算法的選擇.mp4
017_2-2-5一個機器學習的小實驗.mp4

03_垃圾郵件判斷11月30日-12月6日
018_3-1-1重點摘要.mp4
019_3-1-2認識垃圾郵件(emailspam).mp4
020_3-1-3垃圾郵件的解決辦法.mp4
021_3-1-4運用機器學習的方法來判定垃圾郵件.mp4
022_3-1-5跟垃圾郵件說再見.mp4
023_3-2-1利用Python程式來判定垃圾郵件.mp4
024_3-2-2比較不同方法的準確性.mp4
025_3-2-3機器學習在資安應用上的限制.mp4
026_3-2-4在實務上培養解決問題的方法.mp4

04_異常偵測12月7日-12月13日
027_4-1-1重點摘要.mp4
028_4-1-2資安領域中異常偵測的定義.mp4
029_4-1-3傳統的異常偵測解決方法.mp4
030_4-1-4訂定異常偵測的目標.mp4
031_4-1-5異常偵測的處理.mp4
032_4-2-1各種入侵偵測系統所運用的特徵.mp4
033_4-2-2異常偵測方法的分類.mp4
034_4-2-3異常偵測的Python程式實作.mp4
035_4-2-4機器學習異常偵測在實務上的挑戰.mp4
036_4-2-5異常偵測系統在設計上考量的因素.mp4

05_惡意程式分析12月14日-12月20日
037_5-1-1重點摘要.mp4
038_5-1-2認識惡意程式(malware).mp4
039_5-1-3機器學習幫助解決惡意程式問題的原理.mp4
040_5-1-4嘗試解析可執行的程式.mp4
041_5-2-1程式碼執行與分析的流程.mp4
042_5-2-2惡意程式攻擊的模式.mp4
043_5-2-3採用的特徵(feature)與使用的資料.mp4
044_5-2-4惡意程式分析的簡易實作.mp4
045_5-2-5惡意程式樣本的來源.mp4

06_網路流量分析12月21日-12月27日
046_6-1-1重點摘要.mp4
047_6-1-2認識資安領域中網路的攻防.mp4
048_6-1-3從網路流量中發現規律.mp4
049_6-1-4來自網路的攻擊.mp4
050_6-1-5因應網路攻擊的防禦.mp4
051_6-2-1進行網路資料的探索.mp4
052_6-2-2進行學習與分類.mp4
053_6-2-3運用多元機器模型(ensembling)的技巧.mp4
054_6-2-4機器學習的天敵.mp4
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