Аналитик киберзащиты и безопасности ИИ-систем

•    Эволюция угроз и новая парадигма безопасности: от CIA-триады к защите данных и моделей ИИ. •    Архитектура современных ИТ- и AI-инфраструктур. Уязвимости в гибридных системах. •    Правовой ландшафт и суверенитет данных. ФЗ-152, ФЗ-187, ГОСТы, ПНСТы и роль отечественных фреймворков. •    Аналитик киберзащиты ИИ-систем как ключевое звено выживания организации и профессия будущего. Проблемы, тенденции и перспективы.

•    Архитектура и инженерия SIEM-систем. Эволюция SIEM, сбор логов, нормализация, корреляция, дашборды. •    Сетевой мониторинг и глубокий анализ трафика: протоколы, перехват, C2, эксфильтрация, шифрованный трафик. •    Системы обнаружения и предотвращения вторжений (IDS/IPS), сигнатурный и аномальный анализ. •    Применение ML и ИИ в мониторинге.

•    Архитектура данных и телеметрия в ИБ и AI-системах. Форматы логов, специфика телеметрии ML-моделей. •    Инструментарий аналитика от SQL до Python. BI-инструменты. Очистка данных. •    Поведенческая аналитика и статистические методы. Базовые линии, графовая аналитика, детектирование отклонений. •    Применение машинного обучения в детектировании угроз. Алгоритмы кластеризации, изолирующие леса, NLP для анализа логов.

•    Методология расследования киберинцидентов. Фреймворки расследований (NIST SP 800-61, SANS PICERL). Сохранение цифровых доказательств (chain of custody). Форензика и ее инструменты. •    Управление инцидентами, создание, ведение и обновление IRP. Роли и ответственность в команде реагирования. Эскалация и коммуникация при инцидентах. Минимизация ущерба при инцидентах. •    Анализ вредоносного ПО. Статический и динамический анализ. Песочницы для безопасного исполнения. Индикаторы компрометации и тактики злоумышленников.

•    Этапы создания ИИ-системы. •    Аналитика обучающих данных и аналитика на всех этапах создания ИИ-системы. •    Детектирование отравления данных, защита от отравления. •    Мониторинг дрейфа данных, телеметрия инференса ML.

•    Специфические угрозы для ML-моделей (adversarial attacks, data poisoning) •    Базовый аудит AI-пайплайнов и MLOps-инфраструктуры •    Инциденты MLSecOps и способы защиты. •    MLSecOps-практики, инструменты и фреймворки

•    Разработка политик безопасности. Структура политик ИБ: от стратегических до операционных. Разработка регламентов доступа, парольной политики, инцидент-менеджмента •    Стандарты безопасной разработки DevSecOps. Документирование процедур и инструкций •    Compliance и регуляторные требования. Российское законодательство: ФЗ-152, ФЗ-187, приказы ФСТЭК. Международные стандарты: ISO 27001, NIST CSF, GDPR. Отраслевые требования. Взаимодействие с регуляторами и отчетность

•    Оценка рисков в аналитике кибербезопасности и машинного обучения •    Оценка потенциального и мультипликативного ущерба •    Оценка потенциальных и мультипликативных выгод •    Навыки презентации рисков бизнесу и обоснование целесообразности предлагаемых мер

•    Программы ускоренного и адаптивного обучения. Разработка учебных материалов по кибергигиене. •    Геймификация обучения безопасности. Симуляции фишинговых атак. Тестирование, измерение ROI программ обучения и оценка эффективности. •    Коммуникация и изменение поведения. Психология восприятия рисков пользователями. Техники эффективного донесения информации. Педагогический дизайн. Работа с сопротивлением изменениям. •    Построение культуры безопасности в организации

•    Подготовка отчетов для стейкхолдеров. Типовые аналитические отчеты. •    Анализ трендов. Превентивный мониторинг угроз. Анализ критических угроз и zero-day уязвимостей. •    Прогнозирование векторов атак на основе трендов. Сценарное моделирование будущих угроз •    Лучшие практики и бенчмаркинг. Изучение крупных инцидентов.

•    Обеспечение высокой доступности информационных систем. Методы предотвращения простоев в работе. Техники SRE •    Резервирование и резервное копирование данных. Защита от потери данных и сбоев системы •    Мониторинг инфраструктуры. Отслеживание состояния серверов и другого оборудования •    Планирование аварийного восстановления. Процедуры для быстрого восстановления работоспособности

•    Полный цикл аналитики: от оценки уязвимостей до разработки политик •    Лучшие практики аналитики кибербезопасности и машинного обучения •    Карьерное развитие в аналитике. Составление портфолио проектов. Подготовка резюме. Нетворкинг в индустрии кибербезопасности. План непрерывного профессионального развития