Corso di Rilevamento e Risposta a Minacce tramite AI e Machine Learning

Modulo 1: la Cybersecurity e all'Intelligenza Artificiale Cos’è la cybersecurity e il suo ruolo nella protezione delle informazioni La crescente importanza dell'AI e del ML nella cybersecurity Panoramica delle tecnologie di AI e ML applicabili alla cybersecurity Come AI e ML possono migliorare il rilevamento delle minacce e l’efficacia della risposta Modulo 2: Fondamenti di Machine Learning e Intelligenza Artificiale Introduzione ai concetti base del machine learning (supervisionato, non supervisionato, reinforcement learning) Modelli di machine learning utilizzati per la sicurezza informatica (classificatori, clustering, deep learning) Introduzione agli algoritmi di AI e come vengono addestrati Applicazione di AI/ML per il rilevamento delle anomalie Modulo 3: Tecniche di Rilevamento delle Minacce tramite Machine Learning Cos'è il rilevamento delle minacce e come si integra il machine learning Tecniche comuni di rilevamento basate su ML: classificazione, clustering, regressione Analisi comportamentale degli utenti e rilevamento delle anomalie Rilevamento delle minacce basato su pattern, signature-based e anomaly-based detection Modulo 4: Rilevamento delle Minacce e delle Intrusioni con AI Rilevamento delle intrusioni (IDS/IPS) basato su AI Analisi del traffico di rete per individuare attività sospette Identificazione delle minacce attraverso il machine learning: attacchi DDoS, malware, phishing, APT Sistemi avanzati di rilevamento delle minacce (es. HIDS, NIDS, WIDS) Modulo 5: Prevenzione e Mitigazione delle Minacce tramite AI Applicazione di AI e ML per la protezione proattiva contro le minacce Tecniche di prevenzione come il comportamento predittivo Modelli di classificazione per identificare il rischio di incidenti futuri Prevenzione di frodi e attacchi tramite il riconoscimento di pattern Modulo 6: Sistemi di Risposta Automatica alle Minacce Cos’è la risposta automatica alle minacce e perché è importante Sfruttare AI e ML per attivare risposte automatiche in tempo reale Tipi di risposte automatiche: isolare dispositivi compromessi, bloccare traffico anomalo, alerting Esempi di strumenti di risposta automatica nelle piattaforme SIEM (Security Information and Event Management) Modulo 7: Tecniche Avanzate di Machine Learning per la Cybersecurity Deep learning e neural networks applicati alla cybersecurity Approfondimento su algoritmi avanzati come le reti neurali convoluzionali (CNN), reti neurali ricorrenti (RNN) e GANs (Generative Adversarial Networks) Applicazioni di deep learning nella rilevazione di minacce sconosciute L’uso delle tecniche di reinforcement learning per l’adattamento delle risposte a minacce Modulo 8: Valutazione e Gestione delle Minacce tramite AI Creazione di un modello di valutazione delle minacce con AI Metodi per classificare, valutare e quantificare il rischio di una minaccia Implementazione di strategie di risk management con l'ausilio di AI e ML Tecniche di threat hunting basate su machine learning Modulo 9: L’uso di AI nella Protezione dei Sistemi di Identità e Accesso Rilevamento delle anomalie nel comportamento degli utenti per prevenire accessi non autorizzati Tecniche di AI per il monitoraggio continuo dei permessi e delle attività degli utenti L’importanza del comportamento contestualizzato e dei modelli predittivi Soluzioni di Identity and Access Management (IAM) intelligenti basate su AI Modulo 10: Integrazione di AI e ML nelle Soluzioni di SIEM (Security Information and Event Management) Cos’è un SIEM e come integrare AI e ML nel monitoraggio dei log di sicurezza Analisi avanzata degli eventi e delle anomalie con strumenti di SIEM e machine learning Costruzione di un sistema di monitoraggio intelligente con rilevamento in tempo reale tramite AI Esempi di applicazioni AI nelle piattaforme SIEM: Splunk, IBM QRadar, Elastic Stack Modulo 11: Rilevamento e Risposta a Malware tramite AI e Machine Learning Come AI e ML possono migliorare il rilevamento dei malware Analisi comportamentale del malware per rilevare attacchi zero-day Machine learning per la classificazione dei file come benigni o maligni Sistemi di rilevamento malware basati su deep learning Modulo 12: Protezione degli Endpoint e Analisi dei Dati tramite AI Utilizzo di AI per il monitoraggio e la protezione degli endpoint (EDR) Rilevamento delle minacce sui dispositivi finali con algoritmi di machine learning Integrazione di AI con soluzioni di protezione endpoint per migliorare la difesa contro malware e attacchi Analisi dei dati provenienti da endpoint con tecniche di machine learning Modulo 13: Etica e Privacy nell’uso dell’AI per la Cybersecurity Questioni etiche nell'uso di AI e ML per la cybersecurity Implicazioni sulla privacy e sul trattamento dei dati sensibili Rischi e considerazioni sull’utilizzo di AI nelle indagini di sicurezza informatica Linee guida e regolamentazioni per l'uso responsabile dell’AI nella cybersecurity Modulo 14: Casi di Studio sull’Applicazione di AI e ML nella Cybersecurity Esplorazione di casi di studio reali di applicazioni di AI e ML nella difesa contro le minacce informatiche Analisi di come le aziende hanno implementato AI per migliorare la risposta agli attacchi Approfondimento su incidenti di sicurezza che sono stati mitigati tramite tecniche di AI Modulo 15: Progettazione e Implementazione di Soluzioni AI per il Rilevamento delle Minacce Come progettare un sistema di rilevamento e risposta a minacce basato su AI Scelta degli algoritmi giusti in base al contesto di sicurezza Implementazione di un flusso automatizzato di analisi delle minacce e risposta Strumenti e piattaforme open-source per la costruzione di soluzioni AI nella cybersecurity