ИНТехнО • Повышение квалификации
Применение искусственного интеллекта в информационной безопасности
Освойте современные инструменты искусственного интеллекта и научитесь безопасно применять их для мониторинга событий, выявления киберугроз, расследования инцидентов, анализа защищённости систем, управления уязвимостями, контроля доступа и автоматизации процессов информационной безопасности.
Актуальность программы
Современные подразделения информационной безопасности ежедневно обрабатывают значительные объёмы журналов событий, уведомлений средств защиты, результатов сканирования уязвимостей, технических отчётов и организационно-распорядительных документов.
Применение искусственного интеллекта позволяет ускорить анализ данных, автоматизировать повторяющиеся операции, выявлять аномалии, структурировать информацию об инцидентах, формировать рекомендации и готовить отчётные материалы. При этом необходимы контроль специалиста, защита данных и проверка достоверности результатов.
Программа отвечает потребности организаций в сотрудниках, которые способны безопасно применять ИИ в профессиональных процессах информационной безопасности с учётом рисков, ограничений, законодательства и внутренних регламентов.
Цель программы
Сформировать у слушателей знания и практические навыки безопасного, ответственного и результативного применения технологий искусственного интеллекта для решения профессиональных задач в области информационной безопасности.
Задачи программы
- Изучить основы ИИ, машинного обучения, генеративных, языковых и мультимодальных моделей.
- Освоить методы постановки задач и подготовки эффективных запросов к ИИ-системам.
- Научиться использовать ИИ для работы с текстами, таблицами, документами, изображениями и презентациями.
- Познакомиться с принципами создания ИИ-ассистентов, агентных систем и автоматизированных сценариев.
- Изучить правила безопасной работы с персональными, конфиденциальными и защищаемыми данными.
- Освоить применение ИИ для анализа событий, выявления угроз, расследования инцидентов и управления уязвимостями.
- Разработать практический проект внедрения ИИ-решения в процесс информационной безопасности.
Целевая аудитория
- Специалисты и аналитики по информационной безопасности.
- Сотрудники центров мониторинга и реагирования на инциденты, специалисты SOC, CERT и CSIRT.
- Системные и сетевые администраторы.
- Специалисты по управлению уязвимостями, защите персональных и конфиденциальных данных.
- Аудиторы, специалисты по контролю соблюдения требований и безопасной разработке.
- Руководители подразделений ИБ, сотрудники, участвующие во внедрении ИИ-инструментов и автоматизации процессов защиты информации.
Кто может поступить
- Лица, имеющие среднее профессиональное или высшее образование.
- Лица, получающие среднее профессиональное или высшее образование.
- Специалисты, работающие или планирующие работать в области ИТ, информационной безопасности, защиты данных, системного администрирования, аудита или управления цифровыми процессами.
Для начала обучения не требуется углублённая подготовка в области разработки систем искусственного интеллекта. Программа последовательно знакомит слушателей с базовыми принципами ИИ и их применением в информационной безопасности.
Итог обучения
Слушатель разработает готовый проект применения искусственного интеллекта в выбранном процессе информационной безопасности.
Проект включает описание проблемы, целевого процесса, источников данных, границ автоматизации, мер защиты и человеческого контроля, критериев качества, показателей эффективности и порядка пилотного внедрения.
После обучения вы будете знать
- Основные понятия и этапы развития искусственного интеллекта.
- Принципы работы машинного обучения, генеративных, языковых и мультимодальных моделей.
- Возможности, ограничения и вероятностный характер результатов ИИ.
- Критерии выбора ИИ-инструмента, структуру качественного запроса и методы промптинга.
- Риски, связанные с галлюцинациями, смещениями и неполнотой результатов ИИ.
- Правила безопасной работы с персональными и конфиденциальными данными.
- Возможности применения ИИ в SIEM, SOAR, EDR, NDR, расследовании инцидентов и управлении уязвимостями.
После обучения вы сможете
- Декомпозировать профессиональные задачи, составлять структурированные запросы и проверять качество результатов.
- Анализировать журналы событий, сетевую активность, выявлять аномалии и индикаторы компрометации.
- Обрабатывать сообщения об инцидентах, строить временную линию и готовить планы реагирования.
- Обрабатывать результаты сканирования уязвимостей и определять приоритетность устранения с учётом контекста.
- Выявлять небезопасные настройки, избыточные права доступа и анализировать результаты SAST, DAST и SCA.
- Классифицировать и маркировать защищаемую информацию, сопоставлять требования документов с фактическими настройками систем.
- Проектировать базу знаний ИИ-ассистента, разрабатывать и тестировать специализированные сценарии применения ИИ.
Перспективы трудоустройства и карьерного роста
Освоенные компетенции применимы в государственных и коммерческих организациях, центрах мониторинга ИБ, ИТ-компаниях, финансовых организациях, промышленных и телекоммуникационных предприятиях, интеграторах и консалтинговых организациях.
- Аналитик информационной безопасности или аналитик SOC.
- Специалист по мониторингу и реагированию на инциденты.
- Специалист по расследованию компьютерных инцидентов.
- Специалист по управлению уязвимостями.
- Специалист по контролю доступа и защите данных.
- Аудитор информационной безопасности.
- Специалист по безопасной разработке.
- Специалист по автоматизации процессов информационной безопасности.
- Разработчик или администратор ИИ-ассистентов.
- Руководитель проектов внедрения ИИ в информационной безопасности.
- Экспертная или руководящая роль в проектах цифровой трансформации и защиты информации.
Содержание программы
Общая трудоёмкость программы — 102 часа: общая часть — 40 часов, специальная часть — 62 часа.
8 часов
- 1.1. Понятие искусственного интеллекта и основные этапы развития технологий — 2 часа.Сущность искусственного интеллекта и ключевые этапы развития ИИ-технологий.
- 1.2. Машинное обучение, генеративные, языковые и мультимодальные модели — 2 часа.Основные типы современных моделей и принципы их работы.
- 1.3. Возможности, ограничения и вероятностный характер результатов ИИ — 2 часа.Сильные стороны искусственного интеллекта, его ограничения и причины возможной неточности результатов.
- 1.4. Экосистема ИИ-инструментов и критерии выбора решения под задачу — 2 часа.Многообразие ИИ-инструментов и критерии выбора подходящего решения для конкретной задачи.
8 часов
- 2.1. Декомпозиция профессиональной задачи и определение ожидаемого результата — 2 часа.Способы разделения сложной задачи на этапы и формулирования конкретного результата.
- 2.2. Структура качественного запроса: роль, контекст, данные, ограничения и формат — 2 часа.Основные элементы запроса, позволяющие получать более точные и полезные ответы от ИИ.
- 2.3. Методы промптинга: примеры, шаблоны, критерии и пошаговое рассуждение — 2 часа.Практические методы составления запросов для решения профессиональных задач.
- 2.4. Итеративный диалог, управление контекстом и проверка качества ответа — 2 часа.Последовательное уточнение запросов, сохранение необходимого контекста и оценка качества результатов.
8 часов
- 3.1. Создание, редактирование, сокращение и структурирование текстов и документов — 2 часа.Применение ИИ для подготовки и улучшения текстовых материалов.
- 3.2. Поиск, обобщение и проверка информации с использованием ИИ — 2 часа.Использование ИИ для поиска данных, выделения главного и проверки достоверности информации.
- 3.3. Работа с таблицами: первичный анализ, выводы и визуальное представление данных — 2 часа.Базовые приёмы анализа табличных данных, формулирования выводов и создания визуализаций.
- 3.4. Создание и проверка изображений, аудиоматериалов и презентаций — 2 часа.Возможности ИИ при работе с визуальным, аудиальным и презентационным контентом.
8 часов
- 4.1. Описание рабочего процесса и поиск задач, пригодных для автоматизации — 2 часа.Методы анализа рабочих процессов и выявления операций, которые могут быть автоматизированы.
- 4.2. Архитектура ИИ-ассистента: инструкции, память, знания и инструменты — 2 часа.Основные компоненты ИИ-ассистента и принципы их совместной работы.
- 4.3. ИИ-агенты и многошаговые сценарии в no-code/low-code среде — 2 часа.Создание агентных систем и автоматизированных сценариев без сложного программирования.
- 4.4. Проектирование пилота: метрики эффекта, ограничения и человеческий контроль — 2 часа.Подготовка пилотного ИИ-проекта, оценка эффективности и организация контроля со стороны человека.
8 часов
- 5.1. Галлюцинации, неполнота, смещения и риски принятия решений на основе ИИ — 2 часа.Типичные ошибки ИИ и риски, возникающие при использовании его результатов.
- 5.2. Персональные и конфиденциальные данные: правила безопасной передачи — 2 часа.Требования и практические правила безопасной работы с персональными и закрытыми данными.
- 5.3. Интеллектуальные права и ответственность за материалы, созданные с помощью ИИ — 2 часа.Вопросы авторских прав и ответственности при создании и использовании ИИ-контента.
- 5.4. Проверка источников, человеческий контроль и правила использования ИИ в организации — 2 часа.Проверка результатов, организация человеческого контроля и разработка внутренних правил применения ИИ.
12 часов
- 6.1. Подготовка данных информационной безопасности для анализа средствами ИИ — 2 часа.Работа с журналами ОС, сетевого оборудования, средств защиты, приложений и облачных сервисов. Нормализация событий, выделение значимых полей, устранение дубликатов и подготовка обезличенных наборов данных.
- 6.2. Интеллектуальный анализ журналов событий и сетевой активности — 2 часа.Классификация событий, поиск аномалий, выявление нетипичных последовательностей действий и установление связей между событиями из разных источников.
- 6.3. Выявление индикаторов компрометации с использованием ИИ — 2 часа.Извлечение IP-адресов, доменных имён, хеш-сумм, URL-адресов, имён файлов и других индикаторов из отчётов, журналов и сообщений.
- 6.4. Применение ИИ в процессах SIEM, SOAR, EDR и NDR — 3 часа.Обогащение событий, первичная приоритизация оповещений, группировка связанных срабатываний и подготовка рекомендаций аналитику.
- 6.5. Практикум по выявлению аномальной активности — 3 часа.Анализ учебного набора событий, выявление подозрительной активности, построение временной линии и определение возможного сценария атаки.
12 часов
- 7.1. Первичная обработка сообщения об инциденте — 2 часа.Извлечение ключевой информации, определение затронутых активов, типа инцидента, уровня критичности и недостающих данных.
- 7.2. Построение временной линии инцидента — 2 часа.Сведение событий из разных журналов в единую хронологию и выявление причинно-следственных связей.
- 7.3. Классификация техник и тактик злоумышленника — 2 часа.Сопоставление наблюдаемых действий с матрицами тактик и техник кибератак, формирование карты атаки.
- 7.4. Подготовка плана реагирования и локализации инцидента — 3 часа.Разработка действий по ограничению атаки, изоляции узлов, блокировке учётных записей, сохранению цифровых следов и восстановлению работоспособности.
- 7.5. Практикум по расследованию комплексного инцидента — 3 часа.Формирование карточки инцидента, временной линии, перечня доказательств, гипотез, плана локализации и отчёта для руководства.
12 часов
- 8.1. Интеллектуальная обработка результатов сканирования уязвимостей — 2 часа.Очистка, группировка и интерпретация результатов сканирования, связывание уязвимостей с активами.
- 8.2. Приоритизация уязвимостей с учётом контекста организации — 2 часа.Оценка критичности с учётом роли актива, вероятности эксплуатации, последствий и компенсирующих мер.
- 8.3. Анализ конфигураций и поиск небезопасных настроек — 2 часа.Проверка конфигурационных файлов, политик доступа, правил межсетевых экранов и параметров облачных сервисов.
- 8.4. Поддержка безопасной разработки и анализа программного кода — 3 часа.Поиск дефектов безопасности, анализ результатов SAST, DAST и SCA, подготовка рекомендаций разработчикам.
- 8.5. Практикум по подготовке плана устранения уязвимостей — 3 часа.Определение приоритетов, ответственных, сроков и критериев проверки. Подготовка технической и управленческой версий отчёта.
12 часов
- 9.1. Анализ учётных записей, ролей и прав доступа — 2 часа.Поиск неиспользуемых учётных записей, избыточных полномочий, конфликтующих ролей и нетипичных комбинаций прав.
- 9.2. Выявление аномалий в действиях пользователей и учётных записей — 2 часа.Анализ времени, частоты, местоположения и характера действий пользователей.
- 9.3. Классификация и маркировка защищаемой информации — 2 часа.Определение категорий документов и данных, выявление конфиденциальной информации и назначение рекомендуемого уровня защиты.
- 9.4. Контроль выполнения внутренних требований информационной безопасности — 3 часа.Сопоставление регламентов, политик и инструкций с фактическими настройками информационных систем.
- 9.5. Практикум по проведению проверки доступа и защиты данных — 3 часа.Анализ матрицы доступа и организационно-технических документов, выявление нарушений принципов минимальных привилегий и разделения полномочий.
14 часов
- 10.1. Формирование требований к ИИ-решению для подразделения информационной безопасности — 2 часа.Определение задачи, пользователей, источников данных, ограничений, результатов и границ применения ИИ.
- 10.2. Проектирование базы знаний ИИ-ассистента по информационной безопасности — 3 часа.Отбор регламентов, инструкций, справочников, отчётов и сценариев реагирования. Организация версий документов, доступа и правил цитирования.
- 10.3. Разработка практического сценария ИИ-ассистента — 3 часа.Создание ассистента для обработки событий, анализа уязвимостей, подготовки отчётов, расследования инцидентов или контроля доступа.
- 10.4. Тестирование качества и безопасности ИИ-решения — 3 часа.Оценка точности, полноты, устойчивости к манипуляциям, риска раскрытия данных и способности системы выявлять недостаточность информации.
- 10.5. Итоговый практический проект по внедрению ИИ в процесс информационной безопасности — 3 часа.Разработка и защита проекта с описанием проблемы, процесса, источников данных, архитектуры, ролей, мер защиты, критериев качества, показателей эффективности и порядка пилотного внедрения.
Результат обучения
Итогом обучения станет готовый проект применения искусственного интеллекта в выбранном процессе информационной безопасности.
- Определение исходной проблемы и целевого процесса.
- Выбор источников данных и установление границ автоматизации.
- Разработка сценария применения ИИ-решения.
- Определение ролей участников и мер защиты информации.
- Разработка порядка человеческого контроля.
- Формирование критериев качества и показателей эффективности.
- Подготовка плана пилотного внедрения специализированного ИИ-решения.
- Удостоверение о повышении квалификации при успешном завершении обучения.
Стоимость обучения
11 800 ₽ 5 900 ₽
Рассрочка платежа — 0%.
Записаться на программу
Оставьте заявку на обучение или получите консультацию по содержанию программы, условиям поступления и формату обучения.
Важная информация
- Формат программы: повышение квалификации.
- Общая трудоёмкость: 102 часа.
- Продолжительность обучения: 1 месяц.
- Документ по завершении: удостоверение о повышении квалификации.
- Сведения о выданном документе вносятся в ФИС ФРДО.
