Το μάθημα “Μηχανική μάθηση για την αντιμετώπιση συμβάντων” καλύπτει τον τρόπο με τον οποίο τα μοντέλα μηχανικής μάθησης (Machine Learning) μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αυτοματοποίηση και τη βελτίωση των διαδικασιών αντιμετώπισης συμβάντων, συμπεριλαμβανομένης της ανάλυσης αρχείων καταγραφής ασφαλείας (security logs), του αυτοματοποιημένου εντοπισμού απειλών (automated threat hunting) και της ανάπτυξης αυτοδιδασκόμενων ασφάλειας στο πλαίσιο λύσεων SIEM (Security Information and Event Management).
Το πρόγραμμα προσφέρεται δωρεάν και καλύπτει βασικά θέματα όπως η ανάλυση δεδομένων ασφαλείας, η συσχέτιση συμβάντων και η αυτοματοποίηση της ασφάλειας. Μέσα από θεωρητικά και πρακτικά μαθήματα, οι συμμετέχοντες θα αναπτύξουν δεξιότητες στην εφαρμογή και διαχείριση αποτελεσματικών και καινοτόμων λύσεων SIEM.
Η εν λόγω ενότητα κατάρτισης αναπτύχθηκε στο πλαίσιο του έργου CyberPro Train, το οποίο χρηματοδοτείται από το πρόγραμμα «Ψηφιακή Ευρώπη» της Ευρωπαϊκής Ένωσης.
Σχετικά με το μάθημα
Το μάθημα διαρθρώνεται σε πέντε ενότητες, καθεμία από τις οποίες έχει συγκεκριμένους στόχους:
Ενότητα 1 – 30 λεπτά: Εισαγωγή και Παραδοσιακή Αντιμετώπιση Συμβάντων
- Στόχοι: Θέσπιση της βάσης (τυποποιημένη διαδικασία IR) πριν από την εισαγωγή καινοτομίας Μηχανικής Μάθησης (ML).
- Η οργανωτική διαδικασία για τη διαχείριση των συνεπειών μιας παραβίασης της ασφάλειας ή μιας κυβερνοεπίθεσης, για την ελαχιστοποίηση της ζημιάς και του χρόνου αποκατάστασης.
- Προετοιμασία, ανίχνευση και ανάλυση, περιορισμός, εξάλειψη και αποκατάσταση, διδάγματα που αντλήθηκαν (μετά το περιστατικό).
- Διαδραστικό Q&Α.
Ενότητα 2 – 1 ώρα: Γιατί Μηχανική Μάθηση (ML) για την Αντιμετώπιση Περιστατικών;
- Στόχοι: Αιτιολόγηση της υιοθέτησης της Μηχανικής Μάθησης (ML) με σαφή οφέλη και δεδομένα
- Η επανάσταση της Μηχανικής Μάθησης (ML).
- Η Μηχανική Μάθηση αυτοματοποιεί την ανάλυση των όγκων Big Data που δεν μπορούν να διαχειριστούν οι άνθρωποι.
- Μειώνει δραστικά τα ψευδώς θετικά αποτελέσματα, επιταχύνει την ανίχνευση (MTTD) και επιτρέπει την προληπτική και όχι την αντιδραστική απόκριση.
- Διαδραστικό Q&Α
Ενότητα 3 – 1 ώρα: Εφαρμογές και περιπτώσεις χρήσης
- Στόχοι: Απεικόνιση της θεμελιώδους χρήσης της Μηχανικής Μάθησης (ML) σε ανεπεξέργαστα δεδομένα (logs).
- Η Μηχανική Μάθηση υπερέχει στην ανάλυση δισεκατομμυρίων συμβάντων καταγραφής από διάφορες πηγές για να βρει το «σήμα στο θόρυβο».
- Ανίχνευση ανωμαλιών (χωρίς επίβλεψη): Εντοπίζει αποκλίσεις από το «κανονικό» δίκτυο και τη συμπεριφορά των χρηστών (UEBA – User and Entity Behavior Analytics).
- Ταξινόμηση (εποπτευόμενη): Εκχωρεί ετικέτες (π.χ. “Malware”, “Phishing”, “Normal”) σε νέα γεγονότα που βασίζονται σε ιστορικά δεδομένα επίθεσης.
- Διαδραστικό Q&Α
Ενότητα 4 – 45 λεπτά: Κυνήγι απειλών
- Στόχοι: Εξηγήστε πώς η Μηχανική Μάθηση υποστηρίζει το ενεργό κυνήγι απειλών.
- Προληπτική αναζήτηση απειλών.
- Η Μηχανική Μάθηση αναζητά ενεργά πολύπλοκα μοτίβα επίθεσης (TTPs) που είναι κρυμμένα στα δεδομένα.
- Ομαδοποίηση: Ομάδες φαινομενικά άσχετων συμβάντων (π.χ. μια αποτυχημένη σύνδεση, μια σπάνια πρόσβαση αρχείων, μια εξωτερική σύνδεση) για να αποκαλύψουν μια συντονισμένη επίθεση.
- Διαδραστικό Q&Α
Ενότητα 5 – 45 λεπτά: Συστήματα αυτομάθησης
- Στόχοι: Περιγράψτε την έννοια της «έξυπνης» και αυτοβελτιούμενης ασφάλειας.
- Συνεχής προσαρμογή: Τα μοντέλα ML ενημερώνονται σε πραγματικό χρόνο με νέα δεδομένα, βελτιώνοντας την ακρίβεια και την προσαρμογή σε απειλές μηδενικής ημέρας.
- Δυναμική γραμμή βάσης: Η «κανονικότητα» του δικτύου επαναπροσδιορίζεται συνεχώς, βελτιώνοντας την ακρίβεια ανίχνευσης ανωμαλιών (UEBA).
- Αυτόματη απόκριση: Τα συστήματα SOAR + ML μπορούν να απομονώσουν αυτόματα ένα μολυσμένο τελικό σημείο χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση.
- Διαδραστικό Q&Α
Τελικές διαδραστικές συζητήσεις.
Πρόγραμμα
Το μάθημα είναι διαθέσιμο σε τρεις γλώσσες:
- 20 ΟΚΤ 2026 – Ιταλικά (09:00 – 13:00) (GMT+1)
- 21 ΟΚΤ 2026 – Ελληνικά (09:00 – 13:00) (GMT+2)
- 22 ΟΚΤ 2026 – Ισπανικά (09:00 – 13:00) (GMT+1)
Κοινό-στόχος
Το μάθημα έχει σχεδιαστεί για επαγγελματίες, συμπεριλαμβανομένων των υπαλλήλων των ΜΜΕ και του προσωπικού της δημόσιας διοίκησης, που επιθυμούν να ενισχύσουν τις γνώσεις τους στον κυβερνοχώρο. Κάθε ενότητα συνδυάζει μια θεωρητική εξήγηση των κύριων εννοιών με ένα διαδραστικό κουίζ για την ενίσχυση της μάθησης. Το εκπαιδευτικό υλικό περιλαμβάνει διαφάνειες PowerPoint, διαδραστικά κουίζ και τελική αξιολόγηση. Επιπλέον, υπάρχουν πρόσθετοι πόροι για μεμονωμένες μελέτες.
Για εγγραφή πατείστε εδώ!
Αναδημοσίευση κειμένου: “Machine Learning for Incident Response (CYBER PRO TRAIN IT –ES -GR)“, Created by Valerio Roscani, Digital Skills & Jobs Platform.
Επιμέλεια μετάφρασης: Εθνική Συμμαχία για τις Ψηφιακές Δεξιότητες & την Απασχόληση.
