Основы борьбы с компьютерным мошенничеством
Offered By: E-Learning Development Fund via Coursera
Course Description
Overview
В среднем, бизнес теряет примерно 5 % своего годового дохода из-за мошенничества. Как предотвратить потери? На этом курсе вы научитесь бороться с мошенничеством с помощью данных. Освоите алгоритмы контролируемого обучения для выявления мошеннического поведения, основанного на данных о прошлом мошенничестве, и используете методы обучения для выявления новых видов мошеннических действий. Мошеннические транзакции редки по сравнению с нормой. В курсе мы обсудим, как правильно классифицировать несбалансированные наборы данных.
Курс предоставляет технические и теоретические знания и демонстрирует, как внедрять модели обнаружения мошенничества. И конечно, вы получите советы и рекомендации из реального жизненного опыта, которые помогут предотвратить распространенные ошибки в анализе мошенничества.
Курс рассчитан на ИТ-специалистов, владеющих базовой терминологией по теме «кибер-безопасность» и умеющих программировать на Python. Для тех, кто не умеет программировать, курс будет трудным, но инструкции и занимательные лекции помогут Вам успешно пройти этот курс при желании.
После курса вы сможете:
- использовать основные методы предотвращения злоупотреблений при аутентификации;
- реализовать алгоритмы биометрической аутентификации по нажатиям клавиш;
- создавать модели машинного обучения для обнаружения мошенничества;
- использовать глубокое обучение и GAN в решении задач кибербезопасности.
В конце курса вы, используя учебную базу по кредитным картам, сможете построить модель для вычисления мошеннических действий.
Длительность курса 7-9 недель. При этом последние две недели у вас уйдут на то, чтобы выполнить анализ имеющихся данных. Знания английского языка сделают курс более интересным для вас.
Курс предоставляет технические и теоретические знания и демонстрирует, как внедрять модели обнаружения мошенничества. И конечно, вы получите советы и рекомендации из реального жизненного опыта, которые помогут предотвратить распространенные ошибки в анализе мошенничества.
Курс рассчитан на ИТ-специалистов, владеющих базовой терминологией по теме «кибер-безопасность» и умеющих программировать на Python. Для тех, кто не умеет программировать, курс будет трудным, но инструкции и занимательные лекции помогут Вам успешно пройти этот курс при желании.
После курса вы сможете:
- использовать основные методы предотвращения злоупотреблений при аутентификации;
- реализовать алгоритмы биометрической аутентификации по нажатиям клавиш;
- создавать модели машинного обучения для обнаружения мошенничества;
- использовать глубокое обучение и GAN в решении задач кибербезопасности.
В конце курса вы, используя учебную базу по кредитным картам, сможете построить модель для вычисления мошеннических действий.
Длительность курса 7-9 недель. При этом последние две недели у вас уйдут на то, чтобы выполнить анализ имеющихся данных. Знания английского языка сделают курс более интересным для вас.
Syllabus
- Предотвращение мошенничества с выдачей себя за другое лицо
- На этой неделе вы узнаете основные методы аутентификации, основные принципы борьбы со взломом электронной почты в компании; поймете, какие методы кражи цифровой личности используют мошенники.
- Биометрическая аутентификация и распознавание клавиатурного почерка
- На этой неделе Вы узнаете, что такое клавиатурный почерк и как он применяется для аутентификации пользователей; как работают и для чего нужны основные классификаторы; познакомитесь с основными методами биометрической аутентификации и распознавания лиц, поймёте их достоинства и недостатки.
- Алгоритмы распознавания мошенничества
- На этой неделе Вы узнаете, что такое кардинг и как он влияет на деятельность компаний; основные типы мошенничества с кредитными картами; основные методы выявления мошенничества с кредитными картами.
- Распознавание мошенничества с банковскими картами
- На этой неделе поймете основные принципы построения систем распознавания мошенничества; узнаете основные наборы методов машинного обучения, используемых в распознавании мошенничества; научитесь использовать методы машинного обучения для выявления мошенничества.
- Глубокое обучение в области кибербезопасности
- На этой неделе поймете особенности глубокого обучения применительно к кибербезопасности; узнаете основные модели угроз, связанные с глубоким обучением; основные типы атак, связанные с глубоким обучением.
Taught by
Александр Лазаренко and Игорь Балк
Related Courses
Computer SecurityStanford University via Coursera Cryptography II
Stanford University via Coursera Malicious Software and its Underground Economy: Two Sides to Every Story
University of London International Programmes via Coursera Building an Information Risk Management Toolkit
University of Washington via Coursera Introduction to Cybersecurity
National Cybersecurity Institute at Excelsior College via Canvas Network