edu磨課師+ 機器學習在資訊安全的運用 講師:顏春煌 國立空中大學管資系教授 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)
【課程簡介】
開課學校/機構:國立空中大學
課程發展年度:2021
課程類別:資訊工程_資訊安全
本課程介紹機器學習的基本觀念，並運用Python語言及工具，將機器學習運用在垃圾郵件判斷、異常偵測、惡意程式分析、網路流量分析等資安問題的解決上。
【學習目標】
1. 了解機器學習在資安領域的應用。
2. 認識機器學習運用在資安的演算法。
3. 能使用Python來實作機器學習的演算法。
4. 了解機器學習在資安實務應用上的限制。
【授課教師】
顏春煌
任職單位
國立空中大學管資系教授
簡述
本課程教師顏春煌目前為國立空中大學管資系的教授，西元1994年於美國的愛荷華州立大學取得電腦科學博士學位，曾任教於美國印地安那州的Ball State University電腦科學系，專業領域為資料庫系統、數位學習與資料科學
001_1-1-1-機器學習入門.mp4
002_1-1-2-重點摘要.mp4
003_1-1-3-人工智慧的源起.mp4
004_1-1-4-程式學習的概念.mp4
005_1-1-5-資料比演算法還重要.mp4
006_1-1-6-淺談深度學習.mp4
007_1-1-7-認識機器學習的模型(含作業).mp4
008_1-2-1-型態識別(pattern-recognition)的運用案例.mp4
009_1-2-2-異常偵測(anomaly-detection)的運用案例(含作業).mp4
010_2-1-1-重點摘要.mp4
011_2-1-2-資料與程式扮演的角色.mp4
012_2-1-3-運用機器學習來解決問題.mp4
013_2-2-1-機器學習演算法的分類.mp4
014_2-2-2-常見的機器學習演算法：分類(classification).mp4
015_2-2-3-常見的機器學習演算法：集群(clustering).mp4
016_2-2-4-機器學習演算法的選擇.mp4
017_2-2-5-一個機器學習的小實驗(含作業).mp4
018_3-1-1-重點摘要.mp4
019_3-1-2-認識垃圾郵件(email-spam).mp4
020_3-1-3-垃圾郵件的解決辦法.mp4
021_3-1-4-運用機器學習的方法來判定垃圾郵件.mp4
022_3-1-5-跟垃圾郵件說再見.mp4
023_3-2-1-利用Python程式來判定垃圾郵件.mp4
024_3-2-2-比較不同方法的準確性.mp4
025_3-2-3-機器學習在資安應用上的限制.mp4
026_3-2-4-在實務上培養解決問題的方法.mp4
027_4-1-1-重點摘要.mp4
028_4-1-2-資安領域中異常偵測的定義.mp4
029_4-1-3-傳統的異常偵測解決方法.mp4
030_4-1-4-訂定異常偵測的目標.mp4
031_4-1-5-異常偵測的處理.mp4
032_4-2-1-各種入侵偵測系統所運用的特徵.mp4
033_4-2-2-異常偵測方法的分類.mp4
034_4-2-3-異常偵測的Python程式實作.mp4
035_4-2-4-機器學習異常偵測在實務上的挑戰.mp4
036_4-2-5-異常偵測系統在設計上考量的因素(含作業).mp4
037_5-1-1-重點摘要.mp4
038_5-1-2-認識惡意程式(malware).mp4
039_5-1-3-機器學習幫助解決惡意程式問題的原理.mp4
040_5-1-4-嘗試解析可執行的程式.mp4
041_5-2-1-程式碼執行與分析的流程.mp4
042_5-2-2-惡意程式攻擊的模式.mp4
043_5-2-3-採用的特徵(feature)與使用的資料.mp4
044_5-2-4-惡意程式分析的簡易實作.mp4
045_5-2-5-惡意程式樣本的來源.mp4
046_6-1-1-重點摘要.mp4
047_6-1-2-認識資安領域中網路的攻防.mp4
048_6-1-3-從網路流量中發現規律.mp4
049_6-1-4-來自網路的攻擊.mp4
050_6-1-5-因應網路攻擊的防禦.mp4
051_6-2-1-進行網路資料的探索.mp4
052_6-2-2-進行學習與分類.mp4
053_6-2-3-運用多元機器模型(ensembling)的技巧.mp4
054_6-2-4-機器學習的天敵(含作業).mp4
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