Основы кибербезопасности
Source: https://dpo.cs.msu.ru/courses/cyber/ Parent: https://dpo.cs.msu.ru/courses/ml_bigdata/
Разделы
Оценка
(0 отзыв)
120,000.00 ₽
120,000.00 ₽
ОПИСАНИЕ КУРСА
Программа готовит специалистов в области кибербезопасности, способных решать современные задачи защиты информационных технологий. Вы научитесь работать с ключевыми направлениями: искусственным интеллектом, распределенными вычислениями, интернетом вещей — и создавать инструменты для защиты активов, в том числе с применением ИИ.
Программа рассчитана на слушателей с высшим или средним специальным образованием. Для успешного освоения желателен опыт программирования и использования операционных систем Linux.
Предусмотрено входное тестирование в 2 этапа:
- небольшой тест, на котором поступающий должен продемонстрировать базовые знания, необходимые для освоения программы;
- собеседование с поступающими, успешно справившимися с тестом (на собеседовании расскажете больше о своём опыте и мотивации).
НА ПРОГРАММЕ ВЫ НАУЧИТЕСЬ:
- обеспечивать информационную защиту систем информационных технологий;
- применять методы и средства кибербезопасности, связанные с разработкой безопасного программного обеспечения и безопасных веб-платформ;
- обеспечивать безопасность инфраструктуры (сетевых технологий, аппаратных средств, киберфизических систем, телекоммуникационных систем).
ФОРМИРУЕМЫЕ НАВЫКИ И УМЕНИЯ:
- Безопасность инфраструктуры и IoT:
выбор архитектурных решений для систем Интернета вещей, киберфизических систем и блокчейна; оценка рисков; настройка типовой сетевой топологии (VLAN/VRF, Wi-Fi); настройка межсетевых экранов, NAT, DMZ.
- Безопасность веб-технологий и ПО:
поиск уязвимостей в веб- и мобильных приложениях (инъекции, XSS, CSRF и др.); использование технологий тестирования безопасности (SAST, DAST) и межсетевых экранов прикладного уровня (WAF).
- Безопасность операционных систем:
формирование обоснованной оценки компонентов безопасности ОС; реализация групповых политик и моделей управления доступом (дискреционного, мандатного) в CentOS и Windows Server (Active Directory).
- Инструментарий и мониторинг:
использование инструментов анализа безопасности и мониторинга (Kali Linux, Metasploit, WireShark, Zabbix, Grafana).
- Искусственный интеллект в кибербезопасности:
выбор архитектурных решений и алгоритмов для систем ИИ; анализ моделей машинного обучения с точки зрения кибербезопасности и защиты от атак; оценка рисков безопасности систем ИИ.
РЕЖИМ ОБУЧЕНИЯ
Программа рассчитана на 1 учебный год: с 1 марта 2026 по 31 января 2027 года\ Объем 684 часа.\ Приём документов – до 31 марта 2026 года.
Занятия проводятся в режиме вебинаров в вечернее время (2-3 раза в неделю) и на образовательном портале по разработанным преподавателями МГУ электронным учебным курсам.
Для получения Диплома МГУ о профессиональной переподготовке необходимо выполнить учебный план и подготовить выпускную работу.
Выпускная работа представляет собой самостоятельную разработку программной системы.
ДОКУМЕНТЫ ОБ ОКОНЧАНИИ
- диплом о переподготовке установленного МГУ образца (для лиц с высшим или средним профессиональным образованием)
ЗАЧИСЛЕНИЕ И ОПЛАТА
Стоимость обучения 120000 руб., оплата по семестрам – 60000 в семестр
- Для зачисления на программу необходимо заполнить следующие документы (от руки или в электронном виде) и прислать на почту dpovmk@cs.msu.ru:
- Заявление
- Анкета
- Согласие на обработку персональных данных
- копия паспорта
- копия диплома о высшем образовании или справка о том, что вы являетесь студентом.
- На основании представленных документов будет подготовлен Договор на обучение.
- После подписания договора направляются документы для оплаты: январь-март.
- После оплаты вы приступаете к обучению.
Детали курса
- Лекции 36
- Тесты 0
- Учебное время 48 недель
- Навык Все уровни
- Студенты 0
-
Оценки Да
-
Безопасность операционных систем 5
1 семестр
-
Лекция1.1
Безопасность виртуализации: Принципы работы гипервизоров (KVM, Proxmox), безопасность на уровне гипервизора, технологии контейнеризации, создание облачной инфраструктуры. - #### Безопасность веб технологий и сетей 9
1 семестр
-
Лекция2.1
Уязвимости и атаки на веб-приложения (OWASP Top 10: инъекции, XSS, CSRF, XXE). - Лекция2.7
Уязвимости мобильных приложений. - Лекция2.8
Инструменты и методологии тестирования (SAST, DAST). - Лекция2.9
Средства защиты прикладного уровня (WAF). - #### Безопасность систем Интернета вещей и киберфизических систем 5
1 семестр
-
Лекция3.1
Безопасность блокчейн-технологий: Архитектура блокчейн и механизмы консенсуса, смарт-контракты, риски безопасности и атаки на блокчейн-системы, применение в IoT. - #### Инструменты кибербезопасности 4
2 семестр
-
Лекция4.1
Платформы и дистрибутивы для пентеста (Kali Linux). - Лекция4.2
Фреймворки для эксплуатации уязвимостей (Metasploit). - Лекция4.3
Анализаторы сетевого трафика и дампы (Wireshark, tcpdump). - Лекция4.4
Системы мониторинга и визуализации (Zabbix, Grafana). - #### Основы криптографии 6
2 семестр
-
Лекция5.1
Математическая модель шифра - Лекция5.2
Игровой подход для обоснования стойкости шифров - Лекция5.3
IND-CPA-стойкая криптосистема с секретным ключом - Лекция5.4
IND-CCA-стойкая криптосистема с секретным ключом - Лекция5.5
Основные архитектуры построения потоковых шифров - Лекция5.6
Основные архитектуры построения блочных шифров - #### Искусственный интеллект в кибербезопасности 3
2 семестр
-
Лекция6.1
Архитектура и модели ИИ/МО для задач кибербезопасности (обнаружение аномалий, классификация угроз). - Лекция6.2
Анализ защищённости моделей машинного обучения (Adversarial AI). - Лекция6.3
Оценка рисков и безопасность систем, построенных на ИИ. - #### Безопасность ИИ агентов 3
2 семестр. Дополнительный курс, доступный по результатам обучения в 1 семестре.
-
Лекция7.1
Модель угроз ИИ агентов - Лекция7.2
Таксономия угроз агентных систем - Лекция7.3
Стратегии и методы борьбы с угрозами - #### Итоговая аттестация 1
2 семестр
-
Лекция8.1
Старший научный сотрудник лаборатории ОИТ\ Ученая степень:\ доктор. физ.-мат. наук\ Кандидат физико-математических наук (1990), тема диссертации: «Языковые средства построения знание-ориентированных систем» (научный руководитель В.А.Сухомлин).\ В 1986–1989 гг. работал инженером, затем старшим инженером в НИИ Радиоприборостроения.\ В Московском университете работает с 1989 г.: ведущий инженер, старший научный сотрудник НИВЦ; старший научный сотрудник лаборатории ОИТ (с 1999) факультета ВМК.\ Область научных интересов: Java программирование, J2EE системы, программирование распределенных систем, открытые интерфейсы в компьютерной телефонии.\ Разработанные Д.Е. Намиотом программные компоненты удостаивались различных призов, таких как Java Pro Magazine Reader’s Choice, Simagine 2003 Best on Technology Award, Simagine 2009 Innovation Award.\ Преподает в Высшей компьютерной школе и магистратуре факультета ВМК. Читает лекционные курсы: «Базы данных в распределенных системах», «Использование Java для программирования Интернет приложений».\ Доктор технический наук (2022). Тема диссертации: «Технологии сетевой близости: концепция, модели и алгоритмы, распределенные системы и сервисы»
Отзывы
Средний рейтинг
0
0 оценок
Подробный рейтинг
5
0%
4
0%
3
0%
2
0%
1
0%
ПОДЕЛИТЬСЯ:
Вам может понравиться
Математические модели и методы управления банковскими рисками
Студенты
0
0
70,000.00 ₽
Анализ данных и машинное обучение
Студенты
0
0
120,000.00 ₽
Прикладное программирование (языки С и С++)
Студенты
20
0
120,000.00 ₽
Программирование и базы данных
Студенты
20
0
120,000.00 ₽
Машинное обучение и управление большими данными
Студенты
11
0
150,000.00 ₽