ปัญญาประดิษฐ์สำหรับความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์
4(3-3-10)
วิชาบังคับก่อน : ไม่มี
การบูรณาการแนวคิดของปัญญาประดิษฐ์กับการประยุกต์ใช้งานด้านความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ทั้งในด้านทฤษฎีและปฏิบัติ เพื่อแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการรักษาความมั่นคงปลอดภัยของโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล หลักการพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์ การประยุกต์ใช้งานการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อการตรวจจับภัยคุกคามและเทคนิคการแก้ปัญหาขั้นสูงที่ปรับใช้ให้เหมาะสมกับสถานการณ์ด้านความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ เครื่องมือที่จำเป็นต่อการจัดการภัยคุกคามสมัยใหม่ การประยุกต์ใช้วิธีการปัญญาประดิษฐ์เพื่อความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์
เค้าโครงรายวิชา
- บทนำสู่ปัญญาประดิษฐ์และความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ (12 ชม.)
- พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ (12 ชม.)
- การตรวจจับการโจมตีแบบฟิชชิ่งเบื้องต้น (12 ชม.)
- การตรวจจับภัยคุกคามจากมัลแวร์ด้วยวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง (12 ชม.)
- การตรวจจับการบุกรุกอัตโนมัติ (12 ชม.)
- การรักษาและการโจมตีข้อมูลด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง (12 ชม.)
ผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้
- แสดงพฤติกรรมที่สอดคล้องกับหลักจรรยาบรรณวิศวกรและนักวิจัยด้านความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยคำนึงถึงผลกระทบของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ต่อสังคมและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
- วิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลเกี่ยวกับภัยคุกคามทางไซเบอร์และการป้องกันด้วยปัญญาประดิษฐ์ โดยใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีที่ทันสมัย
- อธิบายและบูรณาการหลักการของปัญญาประดิษฐ์และความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ เพื่อพัฒนาระบบป้องกันภัยคุกคามที่ตอบสนองความต้องการทางอุตสาหกรรม
Artificial Intelligence for Cyber Security
Prerequisite : None
The integration of artificial intelligence concepts with applications in cybersecurity, both theoretical and practical, aims to address challenges related to securing digital infrastructure. The course covers fundamental principles of artificial intelligence, the application of machine learning for threat detection, and advanced problem-solving techniques tailored to cybersecurity scenarios. It equips participants with essential tools to manage modern threats effectively and apply AI methodologies for enhanced cybersecurity.
Course Outline
- Introduction to Artificial Intelligence and Cybersecurity. (12 hr.)
- Fundamentals of Machine Learning for Cybersecurity. (12 hr.)
- Introduction to Phishing Attack Detectors. (12 hr.)
- Malware Threat Detection Using Machine Learning Methods. (12 hr.)
- Automatic Intrusion Detection. (12 hr.)
- Securing and Attacking Data with Machine Learning. (12 hr.)
Learning Outcomes
- Demonstrate behaviors aligned with engineering and research ethics in cybersecurity, considering the societal impact and privacy implications of AI applications.
- Analyze and present information about cyber threats and AI-based defense mechanisms using modern tools and technologies.
- Explain and integrate AI principles and cybersecurity concepts to develop threat protection systems that address industrial needs.
