☆ 1、如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
      ☆ 2、在课程结束之后,授课老师会留给学员手机和E-mail,免费提供半年的课程技术支持，以便保证培训后的继续消化；
      ☆3、合格的学员可享受免费推荐就业机会。
      ☆4、合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升您的职业资质。

机器学习基础介绍——支持向量机、决策树、异常检测、集成学习、聚类分析等
黑客利用AI进行攻击——验证码自动识别、自动化鱼叉式钓鱼攻击、自动化恶意软件样本生成等
AI系统被黑客攻击——对抗学习、数据中毒攻击、模型萃取攻击、训练数据窃取攻击等
利用AI赋能安全——恶意网页识别、异常账号检测、恶意域名检测、网络入侵技术等
保护AI的安全性——安全外包计算、云端清洗防护、隐私保护技术等
前沿分享——知识图谱
安全领域的常见数据集、学习资源
第1章: 课程介绍
1 : 安全数据科学课程介绍

第2章: 机器学习基础
2 : 机器学习入门

3 : 1 线性回归

4 : 2 逻辑回归

5 : 3 支持向量机SVM（1）

6 : 3 支持向量机SVM（2）

7 : 4 决策树

8 : 4 决策树实战

9 : 5 神经网络基础

10 : 5 神经网络类型讲解和实战

11 : 6 贝叶斯

12 : 7 概率图模型

13 : 8 集成学习

14 : 9 聚类分析（1）

15 : 9 聚类分析（2）

16 : 10 关联规则

17 : 11 异常检测（1）基础概念和基于概率统计的异常检测

18 : 11 异常检测（2）基于邻近度、聚类和分类技术的异常检测

第3章: AI与安全
19 : 简介

20 : 1 Misuse AI

21 : 2 Attack AI （1）对抗攻击

22 : 2 Attack AI （1）对抗攻击中的数据中毒攻击

23 : 2 Attack AI （2）破坏模型可用性

24 : 2 Attack AI （3）破坏模型机密性

25 : 3 Defense AI（1）钓鱼检测

26 : 3 Defense AI（2）社交网络异常账号检测

27 : 3 Defense AI（3）恶意域名检测

28 : 3 Defense AI（4）入侵检测技术

29 : 3 Defense AI（5）系统安全

30 : 4 Protect AI

31 : 5 AI与安全关系杂谈 & 资源分享

1： 钓鱼数据集.xlsx
第4章: 前沿分享
32 : 知识图谱

1： Security-Data-Science.zip