Johns Hopkins University
Spezialisierung Intrusion Detection

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Johns Hopkins University

Spezialisierung 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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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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Network Security
  • Kategorie: Network Analysis
  • Kategorie: Cybersecurity
  • Kategorie: Virtual Machines
  • Kategorie: Distributed Denial-Of-Service (DDoS) Attacks
  • Kategorie: Event Monitoring
  • Kategorie: Intrusion Detection and Prevention
  • Kategorie: Threat Detection
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: NIST 800-53
  • Kategorie: Incident Response
  • Kategorie: Anomaly Detection

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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

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

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

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

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

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

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Dozent

Jason Crossland
Johns Hopkins University
9 Kurse2.695 Lernende

von

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen