المهاجمين بدأوا فعلًا يستخدموا الأتمتة والتعلم الآلي عشان يوسعوا حملاتهم، وده معناه إن المدافعين اللي لسه معتمدين على التحليل اليدوي والقواعد الثابتة بيتأخروا من الأساس. الذكاء الاصطناعي بقى من الأدوات القليلة القادرة على مجاراة السرعة دي، وده لأنه بيكتشف أنماط في كميات ضخمة من البيانات أسرع بكتير من أي فريق بشري. دورة استخدام الذكاء الاصطناعي للأمن السيبراني التدريبية بتجهز المتخصصين بمهارات متقدمة لدمج الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات الكشف والاستجابة بتاعتهم.

بتقدم أكاديمية الزمالة العربية البريطانية هذه الدورة اللي بتاخد المشاركين خطوة بخطوة في تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على اكتشاف التهديدات، والتعرف على التصيد الاحتيالي، والاستجابة الآلية للحوادث، والتنبؤ بالمخاطر المستقبلية، عشان يتحول الذكاء الاصطناعي من مجرد مصطلح رائج لجزء شغال فعليًا في منظومة الأمان.

أهداف الدورة

• تطبيق تقنيات التعلم الآلي لاكتشاف البرمجيات الخبيثة والتصيد الاحتيالي والنشاط الشبكي غير الطبيعي.
• دمج أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي في سير عمل الكشف الفوري عن التهديدات والاستجابة للحوادث.
• استخدام تحليل البيانات الضخمة لكشف أنماط هجوم معقدة عبر كميات كبيرة من البيانات.
• تطبيق الذكاء الاصطناعي في التحليل الجنائي الرقمي والتحليل الأمني القائم على التعلم العميق.
• التنبؤ بالتهديدات السيبرانية المستقبلية باستخدام تحليلات تنبؤية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
• التعامل مع الاعتبارات القانونية والأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني.

الفئة المستهدفة

• متخصصو الأمن السيبراني الذين يمتلكون معرفة أساسية ويرغبون في تعلم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز أمان الشبكات.
• المهندسون المسؤولون عن حماية الأنظمة والشبكات من الهجمات السيبرانية.
• المحللون المتخصصون في متابعة ورصد التهديدات الأمنية.
• مدراء الفرق التي تتعامل مع استراتيجية الأمان السيبراني وحمايتها.
• الباحثون في مجال الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني.

المحور الأول: ليه الذكاء الاصطناعي بيغير قواعد الدفاع السيبراني

• التهديدات المتزايدة والفجوات اللي الدفاعات التقليدية معرفاش تسدها لوحدها.
• إزاي الذكاء الاصطناعي بيعالج الفجوات دي: اكتشاف أنماط بحجم مش ممكن للبشر يجاروه.
• أنواع تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة الآن في الأمن السيبراني، من التعلم الآلي لحد التعلم العميق.

المحور الثاني: اكتشاف التهديدات وقت حدوثها

• استخدام التعلم الآلي للتعرف على البرمجيات الخبيثة والأنماط الضارة.
• رصد النشاط الشبكي غير الطبيعي وبناء أنظمة إنذار مبكر.
• الكشف عن رسائل التصيد الاحتيالي والبريد المزيف باستخدام الذكاء الاصطناعي.

المحور الثالث: الاستجابة بسرعة الآلة

• تطبيق الذكاء الاصطناعي للاستجابة الفورية أثناء الهجوم السيبراني النشط.
• استخدام الذكاء الاصطناعي لإغلاق الثغرات الأمنية بسرعة فور اكتشافها.
• أساليب التعلم العميق في التحليل الجنائي السيبراني وإعادة بناء الحادث بعد وقوعه.

المحور الرابع: فهم البيانات الضخمة في الأمن السيبراني

• معالجة وتحليل بيانات الأمن السيبراني واسعة النطاق باستخدام الذكاء الاصطناعي.
• تقنيات التعلم الآلي لاكتشاف أنماط معقدة ومخفية في البيانات دي.
• استخدام رؤى البيانات الضخمة لتقوية الدفاعات المؤسسية.

المحور الخامس: دمج الذكاء الاصطناعي في استراتيجية الأمان المؤسسي

• تحديد فين الذكاء الاصطناعي بيضيف أكبر قيمة في خطة أمان المؤسسة.
• قياس وتحسين أداء أدوات الأمان المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
• دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات الأمان الموجودة بدل ما يستبدلها.

المحور السادس: التنبؤ بالهجمات قبل ما توصل

• استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات التاريخية والتنبؤ بالمخاطر الناشئة.
• تطبيق التحليلات التنبؤية لتوقع سلوك المهاجم.
• تطوير استراتيجيات دفاع استباقية بناءً على تنبؤات الذكاء الاصطناعي.

المحور السابع: حماية الناس مش بس الأنظمة

• دور الذكاء الاصطناعي في تأمين البيانات الحساسة والشخصية.
• تطبيق الذكاء الاصطناعي في أساليب التشفير المتقدمة وحماية البيانات.
• استخدام التعلم الآلي لتحليل سلوك المستخدم ورصد النشاط الرقمي المشبوه.

المحور الثامن: المشهد القانوني والأخلاقي والمستقبلي

• القضايا القانونية والمتطلبات التنظيمية حول استخدام الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني.
• الاعتبارات الأخلاقية في التعامل مع البيانات الحساسة والشخصية عبر أنظمة آلية.
• التوجهات الناشئة اللي بتشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني مع بعض.