Inteligencia artificial práctica para la ciberseguridad

Opiniones de los lectores

El libro «Hands-On Artificial Intelligence for Cybersecurity», del Dr. Alessandro Parisi, ofrece una visión de la IA y sus aplicaciones en ciberseguridad, en particular utilizando Python. Ha recibido elogios por su clara presentación y organización, que lo hacen accesible tanto a expertos como a principiantes. Sin embargo, algunos lectores consideran que el libro carece de contenido práctico y que el título es engañoso en cuanto al nivel de compromiso práctico que ofrece.

⬤ Una visión completa de la IA y sus aplicaciones en ciberseguridad.
⬤ Organización clara que permite una fácil navegación.
⬤ Adecuado tanto para usuarios experimentados de Python como para principiantes.
⬤ Recomendado para estudiantes y aquellos que buscan comprender los fundamentos del aprendizaje automático.

⬤ Carece de ejemplos prácticos de codificación; es principalmente teórico.
⬤ Algunos lectores lo encontraron demasiado prolijo y poco apropiado para su título «práctico».
⬤ Necesita edición para alinear mejor el contenido con las expectativas.

(basado en 6 opiniones de lectores)

Título original:

Hands-On Artificial Intelligence for Cybersecurity

Contenido del libro:

Construya sistemas de ciberseguridad inteligentes con el poder del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para proteger sus activos corporativos Características principales Identifique y prediga las amenazas a la seguridad mediante inteligencia artificial Desarrolle sistemas inteligentes que puedan detectar patrones y ataques inusuales y sospechosos Aprenda a probar la eficacia de sus algoritmos y herramientas de ciberseguridad de IA Descripción del libro

Las organizaciones actuales gastan miles de millones de dólares en todo el mundo en ciberseguridad. La inteligencia artificial ha surgido como una gran solución para construir sistemas de seguridad más inteligentes y seguros que permitan predecir y detectar actividades sospechosas en la red, como el phishing o las intrusiones no autorizadas.

Este libro de ciberseguridad presenta y demuestra enfoques y modelos de IA populares y exitosos que puede adaptar para detectar posibles ataques y proteger sus sistemas corporativos. Conocerá el papel del aprendizaje automático y las redes neuronales, así como del aprendizaje profundo en ciberseguridad, y también aprenderá cómo puede infundir capacidades de IA en la creación de mecanismos defensivos inteligentes. A medida que avance, podrá aplicar estas estrategias en diversas aplicaciones, como filtros de spam, detección de intrusiones en la red, detección de botnets y autenticación segura.

Al final de este libro, estará preparado para desarrollar sistemas inteligentes que puedan detectar patrones y ataques inusuales y sospechosos, desarrollando así sólidas defensas de seguridad de red utilizando IA. Lo que aprenderá Detectar amenazas de correo electrónico como spam y phishing utilizando IA Categorizar muestras de malware APT, de día cero y polimórfico Superar los límites de los antivirus en la detección de amenazas Predecir intrusiones en la red y detectar anomalías con aprendizaje automático Verificar la solidez de los procedimientos de autenticación biométrica con aprendizaje profundo Evaluar las estrategias de ciberseguridad y aprender cómo puede mejorarlas A quién va dirigido este libro

Si eres un profesional de la ciberseguridad o un hacker ético que quiere construir sistemas inteligentes utilizando el poder del aprendizaje automático y la IA, este libro te resultará útil. La familiaridad con los conceptos de ciberseguridad y el conocimiento de la programación en Python son esenciales para sacar el máximo provecho de este libro. Tabla de contenidos Una suave introducción a la IA para profesionales de la ciberseguridad Configuración de la IA para el arsenal de ciberseguridad ¿Jamón o spam? Detección de amenazas de ciberseguridad del correo electrónico con IA Detección de amenazas de malware Detección de anomalías de red con IA Seguridad de la autenticación de usuarios Prevención del fraude con soluciones de IA en la nube GANS: ataque y defensa Evaluación de algoritmos Evaluación de su arsenal de IA