Building Machine Learning & NLP Models for Cyber Security

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

مرحبًا بك في بناء نماذج التعلم الآلي ونماذج NLP لدورة الأمن السيبراني. هذه دورة شاملة تعتمد على المشروع حيث ستتعلم كيفية بناء نظام الكشف عن التسلل ، والتنبؤ بنتيجة الضعف ، وتصنيف التهديد السيبراني باستخدام نماذج التعلم الآلي مثل مصنف الغابات العشوائي ، والانحدار اللوجستي ، والتراجع عن MLP ، وتراجع شجرة القرار ، و KNN ، و XGBOOST ، و SAG BAYES ، و K يعني التجميع. هذه الدورة هي مزيج مثالي بين التعلم الآلي والأمن السيبراني ، مما يجعلها فرصة مثالية لممارسة مهارات البرمجة الخاصة بك مع تحسين معرفتك التقنية في أمن النظام. في جلسة المقدمة ، ستتعرف على تطبيقات التعلم الآلي وتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية في الأمن السيبراني ، وتحديداً كيف يمكن أن تساعد في تعزيز إدارة المخاطر وتعزيز الأمن العام. ثم ، في القسم التالي ، سوف نتعلم كيف تعمل نماذج الكشف عن التسلل. سيغطي هذا القسم مجموعات البيانات ، والمعالجة المسبقة للبيانات ، واختيار الميزات ، وتقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار ، واختيار النماذج ، والتدريب النموذجي ، والاكتشاف ، وتقييم النموذج ، والنشر ، والمراقبة. بعد ذلك ، سنقوم بتنزيل مجموعات بيانات الأمان السيبراني من Kaggle ، وهي عبارة عن منصة توفر العديد من مجموعات البيانات عالية الجودة من مختلف القطاعات. بمجرد تعيين كل شيء ، سنبدأ المشروع ، أولاً ، سنقوم بتنظيف مجموعة البيانات عن طريق إزالة جميع القيم المفقودة والتكرارات ، بعد أن نتأكد النوع ، الذي سيسمح لنا بالكشف عن نقاط الضعف المحتملة المرتبطة بمستعرضات محددة ، إذن ، سنحسب متوسط ​​محاولات تسجيل الدخول والتسجيلات الفاشلة لكل من حالات التسلل العادية ، مما سيساعدنا على تحديد أنماط المصادقة المشبوهة. في القسم التالي ، سنقوم بإجراء تحليل أهمية الميزات ، على وجه التحديد ، سنقوم بتصنيف الميزات بأقوى ارتباط مع المتغير المستهدف ، وننشئ خريطة حرارة لتصور علاقاتها. ثم ، في القسم التالي ، سنبدأ في بناء نماذج التعلم الآلي. في المشروع الأول ، سنقوم ببناء نماذج للكشف عن التسلل باستخدام مصنف الغابات العشوائي والانحدار اللوجستي ، مما سيتيح لنا اكتشاف محاولات الوصول غير المصرح بها ومنع الانتهاكات المحتملة في النظام. في المشروع الثاني ، سنقوم ببناء نماذج تصنيف التهديدات عبر الإنترنت متعددة الطبقات باستخدام Kivers Kivers و XgBoost ، والتي ستمكننا من تحديد أنواع مختلفة من الهجمات الإلكترونية وتتخذ التدابير الوقائية الصحيحة. وفي الوقت نفسه ، في المشروع الثالث ، سنقوم بالتنبؤ بدرجات الضعف باستخدام التراجع متعدد الطبقات وتراجع شجرة القرار ، مما سيساعدنا على تقييم شدة ضعف النظام. بعد ذلك ، في المشروع الرابع ، سنكتشف رسائل البريد الإلكتروني للتصيد باستخدام معالجة اللغة الطبيعية ، على وجه التحديد ، سنستخدم نموذج Bayes الساذج متعدد الحدود ، والذي سيسمح لنا بالتعرف على محتوى البريد الإلكتروني الخبيث. في المشروع الخامس ، سنقوم بتحليل سلوك المستخدم باستخدام التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف ، على وجه التحديد ، سنستخدم K يعني التجميع ، مما سيمكننا من اكتشاف أنماط النشاط غير العادية. أخيرًا ، في نهاية الدورة ، سنختبر نموذج التعلم الآلي في محاكاة في الوقت الفعلي حيث يتم إنشاء بيانات تسجيل دخول اصطناعية جديدة كل خمس ثوانٍ ، مما سيتيح لنا مراقبة كيفية استجابة النظام من خلال منع الوصول إلى التعلم عند استخدام الآلة المفعمة بالحيوية؟ حسنًا ، ها هو إجابتي. من المنظور الفني ، يمكن للتعلم الآلي تحليل كميات كبيرة من بيانات الأمان بسرعة ، واكتشاف الأنماط المخفية ، وتحديد التهديدات المحتملة. من منظور العمل ، يساعد الشركات على تقليل المخاطر ، ومنع انتهاكات الأمن المكلفة ، واتخاذ قرارات أسرع لحماية أصولها الرقمية. BEBLOW هي الأشياء التي يمكنك أن تتوقع أن تتعلمها من هذه الدورة:

• تعرف على تطبيقات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية في أمان الإنترنت
تعلم كيفية عمل نماذج الكشف عن التسلل. يغطي هذا القسم جمع البيانات ، والمعالجة المسبقة للبيانات ، واختيار الميزات ، وتقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار ، واختيار النماذج ، والتدريب على النماذج ، واكتشاف التسلل ، وتقييم النماذج ، والنشر ، والمراقبة
• تعلم كيفية تنظيف مجموعة البيانات عن طريق التعرف على تحديد التسامح مع الأداء من خلال إزالة القيم المفقودة
بناء نموذج اكتشاف التسلل باستخدام مصنف الغابات العشوائي
• تعلم كيفية بناء نموذج اكتشاف التسلل باستخدام الانحدار اللوجستي
• تعلم كيفية اكتشاف التهديد السيبراني باستخدام أقرب جار
• تعلم كيفية اكتشاف التهديد السيبراني باستخدام Tructive Degrative
التراجع
• تعلم كيفية اكتشاف البريد الإلكتروني للتصيد باستخدام NLP و NLP Bayes
• تعلم كيفية تحليل سلوك المستخدم باستخدام التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف و K يعني التجميع

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)