113 – Штучний інтелект для кібербезпеки
Мохаммад Фардад; Ірина Таль; Петро Венгерський; Роман Карпюк
Анотація

Курс охоплює такі теми: визначення понять штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН); роль ШІ у кібербезпеці; методи ШІ, що застосовуються в галузі кібербезпеки; використання ШІ під час кібератак (етапи підготовки, реалізації атаки та дій після неї); використання ШІ в захисті від кібератак (виявлення атак, їхнє пом’якшення, забезпечення роботи служб безпеки); застосування великих мовних моделей (LLM) у кібербезпеці; використання LLM для атак і захисту; ризики, пов’язані з LLM, та засоби протидії.

Цілі

Курс має на меті надати студентам знання, навички та вміння (компетентності), необхідні для розробки та застосування технологій штучного інтелекту у сфері завдань кібербезпеки.
Завдання курсу полягають у 

наданні студентам фундаментальних та систематизованих знань про підходи, моделі й методи, що використовуються в сучасних рамках галузі ШІ;

формуванні в студентів розуміння базових технологій, пов’язаних із ШІ;

розвитку аналітичних здібностей студентів для вибору моделей і методів ШІ для розв’язання завдань, пов’язаних із кібербезпекою.

Ключові слова
Кібербезпека, штучний інтелект, виявлення аномалій, алгоритми машинного навчання, хакерські атаки, методи кластеризації, випадкові ліси (Random Forest), графовий аналіз, кібератаки, кіберзлочинці, фішингові атаки, дії після атак, виявлення вторгнень, захист мережевої безпеки, технологія AISecOps, інструменти для створення контенту за допомогою ШІ.
Дата створення
02.11.2024
Тривалість
6-8 годин
Мова
Українська
Ліцензія
Creative Commons BY-SA 4.0
ISBN
Література
  1. What is Phishing? | IBM. Online. 17 May 2024. Available from: https://www.ibm.com/topics/phishing
  1. What is malware and how cybercriminals use it. Online. Available from: https://www.mcafee.com/en-ie/antivirus/malware.html
  1. What Is Ransomware? Online. Available from:https://www.trellix.com/security-awareness/ransomware/what-is-ransomware/
  1. What is a Data Breach? | IBM. Online. 24 May 2024. Available from: https://www.ibm.com/topics/data-breach
  1. What Is a DDoS Attack? | Microsoft Security. Online. Available from: https://www.microsoft.com/en-ie/security/business/security-101/what-is-a-ddos-attack
  1. What is a zero-day exploit? | IBM. Available from: https://www.ibm.com/topics/zero-day
  1. Types of Artificial Intelligence | IBM. Online. 14 August 2024. Available from: https://www.ibm.com/think/topics/artificial-intelligence-types
  1. What is Artificial Intelligence ? Online. 7 January 2020. Available from: https://www.datakeen.co/what-is-artificial-intelligence-3/
  1. JIANG, Fei, JIANG, Yong, ZHI, Hui, DONG, Yi, LI, Hao, MA, Sufeng, WANG, Yilong, DONG, Qiang, SHEN, Haipeng and WANG, Yongjun. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Online. 1 December 2017. Vol. 2, no. 4, p. 230–243. DOI 10.1136/SVN-2017-000101.
  1. CAO, Longbing, YANG, Qiang and YU, Philip S. Data science and AI in FinTech: an overview. Springer International Publishing. Online. Available from: https://doi.org/10.1007/s41060-021-00278-w
  1. ADAMOPOULOU, Eleni and MOUSSIADES, Lefteris. Chatbots: History, technology, and applications. Machine Learning with Applications. Online. 15 December 2020. Vol. 2, p. 100006. DOI 10.1016/J.MLWA.2020.100006.
  1. BADUE, Claudine, GUIDOLINI, Rânik, CARNEIRO, Raphael V., AZEVEDO, Pedro, CARDOSO, Vinicius B., FORECHI, Avelino, JESUS, Luan F. R., BERRIEL, Rodrigo F., PAIXÃO, Thiago M., MUTZ, Filipe, VERONESE, Lucas de Paula, OLIVEIRA-SANTOS, Thiago and DE SOUZA, Alberto F. Self-driving cars: A survey. Expert Systems With Applications. Online. 1 March 2021. Vol. 165, p. 113816. DOI 10.1016/J.ESWA.2020.113816.
  1. What is Reinforcement Learning and How Does It Work (Updated 2024). Online. 21 February 2021. Available from: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/02/introduction-to-reinforcement-learning-for-beginners/
  1. S. Dilek, H. Cakár, and M. Aydán, ‘‘Applications of artificial intelligence techniques to combating cyber crimes: A review,’’ Int. J. Artif. Intell. Appl., vol. 6, no. 1, pp. 21–39, Jan. 2015, doi: 10.5121/ijaia.2015.6102.
  1. Z. Cui, F. Xue, X. Cai, Y. Cao, G.-G. Wang, and J. Chen, ‘‘Detection of malicious code variants based on deep learning,’’ IEEE Trans. Ind. Informat., vol. 14, no. 7, pp. 3187–3196, Jul. 2018, doi: 10.1109/TII. 2018.2822680.
  1. J.-H. Li, ‘‘Cyber security meets artificial intelligence: A survey,’’ Frontiers Inf. Technol. Electron. Eng., vol. 19, no. 12, pp. 1462–1474, Dec. 2018, doi: 10.1631/FITEE.1800573.
  1. R.Kaur, D. Gabrijelčič, T. Klobuča “Artificial Intelligence for Cybersecurity: Literature Review and Future Research Directions” April 2023, Information Fusion, 97(6):101804, DOI:10.1016/j.inffus.2023.101804
  1. R. Kaur, D. Gabrijelčič, T. Klobučar., "AI in Cybersecurity: Literature Review and Future Research Directions," Information Fusion, vol. 97, 2023, Article ID 101804. doi: 10.1016/j.inffus.2023.101804.
  1. J. Nilkanth Welukar, "Artificial Intelligence in Cybersecurity: Benefits, Challenges, and Future Prospects," International Journal of Scientific Research in Science and Technology, vol. 8, no. 6, pp. 488–491, Nov.-Dec. 2021., doi: 10.32628/IJSRST218675
  1. S. Dilek, H. Çakır, and M. Aydın, "Applications of Artificial Intelligence Techniques to Combating Cyber Crimes: A Review," International Journal of Artificial Intelligence and Applications, vol. 6, no. 1, pp. 21–39, Jan. 2015, doi: 10.5121/ijaia.2015.6102.
  1. Okdem and S. Okdem, ‘‘Artificial Intelligence in Cybersecurity: A Review and a Case Study,’’ Applied Sciences, vol. 14, no. 22, p. 10487, Nov. 2024, doi: 10.3390/app142210487.