|
|
 |
Курс «Анализ угроз и уязвимостей цифровых активов предприятия на основе использования ИИ, OSINT-разведки и аудита цифрового следа»
(ППК-7АУП)
Программа повышения квалификации предназначена для:
- специалистов по информационной безопасности, занимающихся анализом инцидентов и управлением событиями информационной безопасности;
- системных администраторов;
- инженеров по безопасности.
Целевая установка:
- совершенствование и (или) освоение профессиональных компетенций в области управления информационной безопасностью на предприятии;
- приобретение теоретических знаний в области применения методологии OSINT, технической киберразведки и технологий искусственного интеллекта с целью обеспечения защиты от утечки конфиденциальной информации на предприятии;
- а также практических навыков: внедрение контрольного программного обеспечения на рабочие станции пользователей корпоративной компьютерной сети и обеспечение его "невидимости»; контроль «активности» и протоколирование их действий при использовании ресурсов компьютерной сети; контроль трафика электронной почты, обращения к Интернет-сайтам и использования корпоративной АТС; разработка вариантов построения системы защиты от утечки конфиденциальной информации на предприятии на основе систем контроля трафика и доступа к защищаемым ресурсам.
Содержание программы:
- Методология OSINT и техническая киберразведка: пассивный сбор и анализ данных о цифровом следе организации и утечек конфиденциальных данных.
- Человеческий фактор как основной канал утечки данных. Исследование цифрового следа сотрудника. Рекомендаций по защите персонала от атак социальной инженерии, утечек корпоративных и персональных данных.
- Применение инструментов технической OSINT-разведки для анализа внешнего периметра контура безопасности организации.
- Практикум по моделированию и оцениванию уязвимости персонала к атакам социальной инженерии.
- Комплексный аудит цифрового следа организации: сбор отчёта и формирование рекомендаций.
- Введение в ИИ для кибербезопасности: задачи, методы, границы применимости.
- Обзор направлений (обнаружение вторжений, фильтрация трафика, анализ вредоносного ПО, защита от фишинга);
- Сравнение сигнатурного и поведенческого подходов;
- Классы ML-моделей под каждую задачу, проблемы дисбаланса классов и adversarial-атак на сами модели.
- Сигнатурный анализ трафика в Suricata, обогащение ML-признаками.
- Разворачивание Suricata, написание правил, разбор EVE JSON-логов, экспорт в Elasticsearch/OpenSearch, построение baseline-метрик. Цель: поймать подготовленные атаки из датасета CICIDS2017.
- Поведенческий анализ сетевого трафика и аномалий (NTA/NDR).
- Признаки NetFlow/IPFIX, методы обнаружения аномалий (Isolation Forest, Autoencoder, LOF), временные ряды, concept drift.
- Разбор архитектуры Zeek + ML-пайплайн.
- Детектор аномалий на Zeek + scikit-learn.
- Сбор логов Zeek, извлечение признаков соединений (conn.log), обучение Isolation Forest на «чистом» трафике, тестирование на подмешанных атаках (сканирование портов, DNS-туннелирование, beaconing).
- ИИ в анализе вредоносного ПО и защите api-эндпоинтов.
- Статический и динамический анализ, признаки PE-файлов, sandbox-профилирование, YARA-правила с ML-классификацией, EDR-подходы. Обзор датасетов EMBER, SOREL-20M.
- Классификация malware на EMBER с LightGBM + YARA-правила.
- Загрузка EMBER-датасета, обучение градиентного бустинга на векторизованных признаках PE, сравнение с baseline на YARA-правилах, оценка ROC-AUC и false positive rate в Cuckoo/CAPE sandbox.
- ИИ в анализе логов, SIEM и защите от фишинга.
- NLP-подходы к разбору логов, выявление подозрительных паттернов в auth.log/Windows Event Log, UEBA, классификация фишинговых писем и URL, LLM-ассистенты для SOC-аналитика (локальные модели через Ollama).
- Фишинг-классификатор + интеграция в Wazuh.
- Обучение классификатора URL/писем на открытых датасетах (PhishTank, Nazario corpus) с использованием scikit-learn или HuggingFace Transformers, деплой модели как сервиса, подключение алертов к Wazuh SIEM, построение дашборда в Kibana/Grafana.
Форма обучения – очная.
Срок обучения: 24 академических часа, 3 учебных дня
Режим занятий: 8 часов в день
Занятия проводятся в форме лекций, групповых, семинарских и практических занятий на учебно-материальной базе «Центра предпринимательских рисков», самостоятельного изучения рекомендованной литературы и отчетной итоговой аттестации в виде зачета.
При успешном окончании обучения слушателю выдаётся Удостоверение повышения квалификации.
Каждый слушатель перед началом обучения получает необходимые учебно-методические материалы. Наряду с аудиторными занятиями, предусмотренными учебным планом, слушатели могут получить индивидуальные дополнительные консультации по интересующим их темам.
 В содержание программы могут быть внесены изменения!
|
|
|
|
