本短期课程为网络安全专业人员和爱好者提供最新的生成式人工智能工具,以应对复杂的网络安全挑战。 课程重点是打击利用未被发现的漏洞的行为,为此,企业越来越多地求助于人工智能(AI)和机器学习(ML)。Generative AI 是一种 Transformer 技术,它作为一种重要的网络安全工具出现,通过在造成重大危害之前识别和消除未知漏洞来检测和预防攻击。
您将学到什么
解释 Generative AI 的基本概念及其在网络安全中的意义。
将 Generative AI 技术应用于真实世界的网络安全场景,包括 UBEA、威胁情报、报告汇总和游戏手册。
评估生成式 AI 在网络安全中对 Phishing 和恶意软件等威胁的使用情况,了解潜在的基于 NLP 的攻击技术。
减轻对 Generative AI model 的攻击,分析现实世界的案例研究,确定实施过程中的关键成功因素。
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8 项作业
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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有3个模块
在本 Modulation 中,您将学习如何将生成式 AI 用于网络安全。首先,您将探索生成式 AI 模型中使用的训练数据质量的依赖性。您将学习如何应对 Large Language Model (LLM) 中的透明度挑战。本课进一步介绍了网络安全分析的类型以及生成式 AI 如何增强网络安全分析,包括事件响应和取证分析。然后,您将学习 EDR 和 SIEM 功能,以进行有效的威胁检测和响应。此外,您还将了解网络安全手册对于使用生成式 AI 总结事件报告的战略框架的重要性。
涵盖的内容
15个视频3篇阅读材料3个作业3个应用程序项目6个插件
在本 Module 中,您将学习将生成式 AI 用于网络安全。第 1 课强调了 Generative AI 在事件分析自动化中的作用,并将其集成到网络安全中以实现高效响应。它讨论了生成式人工智能如何补充传统的漏洞管理。它包括威胁猎取和简化事件响应沟通。本课重点介绍如何通过协作协同,对不断演变的网络安全威胁进行强有力的防御。第 2 课重点介绍主动威胁检测和生成式人工智能集成,以实现高效自动化。它强调了 Generative AI 在推进网络安全和塑造威胁检测未来方面的重要意义,最后介绍了 QRadar Suite 的功能。第 3 课讨论了生成式 AI 所面临的挑战,如风险探索、ChatGPT 管理、大规模采用和隐私问题。安全疏忽会带来数据和收入损失的风险,因此有必要在网络安全中采用安全设计方法和道德考量。
涵盖的内容
14个视频3篇阅读材料4个作业1个应用程序项目8个插件
在本 Module 中,您将通过实践练习展示自己的技能。您将在一个给定的项目中熟练运用生成式人工智能来保护网络安全。该项目有五个不同的练习。在练习 1 中,您将探索生成式 AI 平台检测垃圾邮件的能力。在练习 2 中,您将采用 Generative AI 技术来检查恶意软件程序的代码结构。在练习 3 中,您将利用生成式 AI 分析 Network 日志,以识别潜在的安全威胁。在练习 4 中,您将学习生成式 AI 来制作详细的事件报告,涵盖识别、遏制、根除和恢复阶段。在第五个练习中,您将创建一个应对恶意软件攻击的详细操作手册。
涵盖的内容
3篇阅读材料1个作业4个插件
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展




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已于 May 26, 2024审阅
The course was very informative on Cyber-security and Generative AI
已于 Sep 2, 2025审阅
Perfect course covering overall needs of cyber space integration with AI
已于 Mar 26, 2024审阅
This course is very well done and explain difficult concepts in an easy to understand manner.
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