El aprendizaje automático en seguridad es más difícil que en otros ámbitos debido a la naturaleza y las capacidades cambiantes de los adversarios, los grandes riesgos y la falta de datos reales.
Este libro preparará a los profesionales del aprendizaje automático para manejar eficazmente tareas en el desafiante pero apasionante espacio de la ciberseguridad. Comienza ayudándole a comprender cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático avanzados y le muestra ejemplos prácticos de cómo se pueden aplicar a problemas específicos de seguridad con Python, utilizando conjuntos de datos de código abierto o indicándole que cree los suyos propios.
En un ejercicio, también usarás GPT 3.5, la salsa secreta detrás de ChatGPT, para generar un conjunto de datos artificiales de noticias inventadas. Más adelante, descubrirá cómo aplicar el conocimiento experto y la toma de decisiones humanas necesarias en el ámbito de la ciberseguridad.
Este libro está diseñado para abordar la falta de recursos adecuados disponibles para las personas interesadas en realizar la transición a un rol de científico de datos en ciberseguridad. Concluye con estudios de casos, preguntas de entrevistas y planos de cuatro proyectos que puede utilizar para mejorar su cartera.
Al final de este libro, podrá aplicar algoritmos de aprendizaje automático para detectar malware, noticias falsas, falsificaciones profundas y más, además de implementar técnicas de aprendizaje automático que preservan la privacidad, como el aprendizaje automático diferencialmente privado.
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