Johns Hopkins University
Spezialisierung für Intrusion Detection

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Johns Hopkins University

Spezialisierung für Intrusion Detection

Master Intrusion Detection for Cybersecurity. Gain expertise in intrusion detection systems and advanced network analysis to effectively respond to cybersecurity threats.

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

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Flexibler Zeitplan
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Mit kostenpflichtigen Plänen
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Was Sie lernen werden

  • Explore the principles of intrusion detection systems and their role in enhancing cybersecurity defenses across various environments.

  • Gain hands-on experience with machine learning techniques to improve threat detection and incident response strategies in networks.

  • Develop a comprehensive understanding of Tor networking and its implications for privacy, security, and intrusion detection.

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
48 Praxisübungen

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Johns Hopkins University.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Understand the roles of HIDS and NIDS, their key components, and applications across cybersecurity contexts.

  • Install and configure IDS solutions on VMs to detect real-time threats in host and network environments.

  • Compare signature-based and anomaly-based detection methods and configure IDS rules accordingly.

  • Use quantitative techniques to assess IDS effectiveness, analyzing data to select optimal solutions for security needs.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Intrusion Detection and Prevention, Anomaly Detection, Network Security, Continuous Monitoring, Network Monitoring, System Monitoring, Event Monitoring, Network Analysis, Distributed Denial-Of-Service (DDoS) Attacks, Threat Management, Virtual Machines, Endpoint Detection and Response und Threat Detection

Was Sie lernen werden

  • Understand the differences between network situational awareness and traditional NIDS for effective incident detection.

  • Gain proficiency in using GOTS and COTS tools for network packet analysis and troubleshooting networking challenges.

  • Learn to conduct ROC analysis on IDS data and interpret event graphs and precision-recall metrics for better decision-making.

  • Explore the NIST Cybersecurity Framework and SANS Incident Response Cycle to effectively manage and respond to cyber incidents.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Incident Response, Anomaly Detection, Intrusion Detection and Prevention, Network Analysis, Network Security, NIST 800-53, Threat Detection, Cloud Security, Network Monitoring, Computer Security Incident Management, Cyber Threat Intelligence und Cyber Security Strategy

Was Sie lernen werden

  • Explore advanced machine learning techniques, including neural networks and clustering, for improved threat detection in cybersecurity.

  • Understand the integration of machine learning algorithms into Intrusion Detection Systems (IDS) for enhanced security measures.

  • Gain knowledge of The Onion Router (ToR) architecture and its applications, focusing on privacy and anonymous communication.

  • Learn to utilize Security Onion tools for effective incident response within high-volume enterprise environments, enhancing cybersecurity strategy.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Applied Machine Learning, Intrusion Detection and Prevention, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Supervised Learning, Artificial Neural Networks, Cybersecurity, Network Security, Computer Security Incident Management, Machine Learning Software, Threat Detection und Unsupervised Learning

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Dozent

Jason Crossland
Johns Hopkins University
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