Corso di Machine Learning per la Sicurezza Informatica

Modulo 1: la Sicurezza Informatica e al Machine Learning Panoramica sulla sicurezza informatica machine learning e il suo ruolo nella sicurezza Differenze tra approcci tradizionali e basati su machine learning Casi di utilizzo di machine learning nella sicurezza informatica Modulo 2: Fondamenti di Machine Learning Cos'è il machine learning: supervisato, non supervisato e rinforzato Algoritmi di machine learning di base: regressione, classificazione, clustering Preprocessing dei dati: normalizzazione, scalatura, gestione dei dati mancanti Il ciclo di vita di un modello di machine learning Modulo 3: Data Mining e Analisi dei Dati per la Sicurezza Cos'è il data mining e il suo legame con il machine learning L'importanza della raccolta e preparazione dei dati nella sicurezza Analisi dei dati per la rilevazione di anomalie Tecniche di clustering e associazione per la sicurezza Modulo 4: Rilevamento delle Intrusioni (IDS) con Machine Learning Introduzione ai sistemi di rilevamento delle intrusioni (IDS) Approcci basati su machine learning per il rilevamento delle intrusioni Algoritmi di classificazione applicati agli IDS (es. SVM, KNN, Random Forest) Valutazione delle performance di un IDS basato su machine learning Modulo 5: Rilevamento e Prevenzione delle Minacce Analisi delle minacce più comuni e come vengono rilevate con machine learning Approccio supervisionato per il rilevamento di malware e attacchi Analisi comportamentale dei sistemi e degli utenti Tecniche di rilevamento basate su reti neurali profonde (Deep Learning) Modulo 6: Classificazione dei Dati e Sicurezza Cos'è la classificazione dei dati e come viene utilizzata nella sicurezza Algoritmi di classificazione applicati alla sicurezza: Naive Bayes, SVM, Decision Trees Gestione dei dati sbilanciati nei dataset di sicurezza Valutazione e ottimizzazione dei modelli di classificazione Modulo 7: Reti Neurali e Deep Learning per la Sicurezza Informatica le reti neurali artificiali Applicazioni del deep learning nella sicurezza: rilevamento di malware, analisi comportamentale Architetture delle reti neurali profonde (CNN, RNN, Autoencoders) Come il deep learning migliora le capacità di rilevamento Modulo 8: Rilevamento di Malware con Machine Learning Cos'è il malware e come viene rilevato con machine learning Analisi comportamentale e basata su firma per il rilevamento di malware Algoritmi di machine learning utilizzati nel rilevamento di malware (Random Forest, SVM, Deep Learning) Creazione di modelli predittivi per il rilevamento di malware Modulo 9: Analisi Anomala con Machine Learning Cos'è il rilevamento delle anomalie Utilizzo di algoritmi non supervisionati per il rilevamento di anomalie (Clustering, Isolation Forest) Tecniche di analisi delle anomalie per identificare attività sospette Applicazioni pratiche del rilevamento anomalo nella sicurezza informatica Modulo 10: Analisi delle Reti e Sicurezza con Machine Learning l'analisi delle reti e la loro sicurezza Applicazione del machine learning per il monitoraggio delle reti Algoritmi di machine learning per il rilevamento di attacchi sulle reti (DDoS, SQL Injection, Phishing) Tecniche di protezione delle reti tramite machine learning Modulo 11: Sicurezza delle Applicazioni Web con Machine Learning Vulnerabilità comuni delle applicazioni web Tecniche di machine learning per proteggere le applicazioni web da attacchi (SQL Injection, Cross-Site Scripting) Rilevamento automatico di vulnerabilità nelle applicazioni web Implementazione di modelli di machine learning per la sicurezza applicativa Modulo 12: Sistemi di Autenticazione e Autorizzazione Sicura con ML Importanza dell'autenticazione e dell'autorizzazione nella sicurezza informatica Sistemi di autenticazione basati su machine learning (Biometria, autenticazione comportamentale) Approcci di machine learning per migliorare i sistemi di autorizzazione e accesso Rilevamento delle frodi in tempo reale utilizzando il machine learning Modulo 13: Privacy dei Dati e Tecniche di Machine Learning Problemi di privacy dei dati nella sicurezza informatica Metodi di protezione della privacy basati su machine learning Anonimizzazione dei dati e tecniche di privacy differenziale La crittografia nei sistemi di machine learning per garantire la privacy Modulo 14: Protocolli di Sicurezza e Machine Learning La sicurezza dei protocolli di comunicazione (SSL/TLS, VPN) Il machine learning per il miglioramento della sicurezza dei protocolli Rilevamento e prevenzione degli attacchi ai protocolli Tecniche di machine learning per analizzare e rafforzare la sicurezza dei protocolli Modulo 15: Tendenze Future del Machine Learning nella Sicurezza Informatica Il futuro del machine learning nella sicurezza: sfide e opportunità L’uso di algoritmi evoluti per migliorare la sicurezza in tempo reale L’impatto dell’intelligenza artificiale e del machine learning sulle minacce emergenti Prepararsi alle tecnologie future per proteggere i dati sensibili