2026 年網路安全人工智慧與 ChatGPT

利用人工智慧掌握網路安全/道德駭客攻擊 – 實施、發現風險並駕馭人工智慧時代

從這 7 小時的課程，你會學到

了解網路安全 ChatGPT
學習提示工程( prompt engineering )
使用進階 ChatGPT 功能
實施繞過 ChatGPT 過濾器
使用人工智慧學習社會工程
利用 AI 創建語音克隆
使用 AI 為社會工程創建 Deepfake 視頻
學習基於 AI 的 SIEM
學習基於人工智慧的防火牆
使用 AI 學習電子郵件過濾
學習身分和存取管理中的人工智慧
使用 AI 和 Python 建立電子郵件過濾系統
使用 AI 和 Python 建立網路釣魚偵測系統
在網路安全中實施人工智慧
使用Logistic回歸演算法進行網路監控
使用 AI 和 Python 建立惡意軟體偵測系統
學習決策樹演算法
學習K 最近鄰演算法( K-Nearest Neighbors Algorithm ) KNN
了解資料中毒攻擊
覆蓋資料偏差漏洞
學習模型漏洞
涵蓋人工智慧和 ChatGPT 的道德問題
學習網路安全基礎知識
學習人工智慧基礎知識
學習 Python 程式設計基礎知識

要求

不需要網路安全或人工智慧知識。我們從頭開始涵蓋一切！
一台有網路連線的電腦（Windows/Linux/Mac）
基本的 Python 程式設計知識對於某些閱讀是有利的

課程說明

無論您是渴望深入研究網路安全領域的人工智慧愛好者、旨在加深對保護數位環境的理解的學生，還是希望將 Python 和人工智慧應用到網路安全工具中的經驗豐富的程式設計師，這門課程就是為你量身訂做的！

我們的方法是親身實踐和實用的，旨在讓您參與人工智慧和網路安全的動態融合。我們相信邊做邊學，指導您了解該領域專家使用的實際技術和方法。在本課程開始時，我們將直接向您展示如何使用 ChatGPT 來實現網路安全。您將學習充分利用 ChatGPT 的實用方法，從了解其基礎知識到使用它進行資料分析和其他進階功能。之後我們將深入討論以下主題：

1. 用於網路安全/道德駭客的ChatGPT – 在本節中，我們深入研究用於網路安全和道德駭客的ChatGPT 的動態世界，探索從解決ChatGPT 中的錯誤和不準確到理解ChatGPT 的複雜性等關鍵主題。透過實作練習，參與者將解決Few-Shot提示和Chain of Thought提示，為有效應用ChatGPT打下堅實的基礎。此外，我們將瀏覽資料分析、DALL E 整合和插件使用等高級功能，提供防止資料外洩的實用見解並探索 ChatGPT 的替代方案。

ChatGPT 中的錯誤與不準確之處
即時工程簡介
少許鏡頭提示( prompting )
思維鏈提示( prompting )
建立自訂指令
匯總數據
進階 ChatGPT 功能（資料分析、面板、外掛）
ChatGPT 的替代品（Bard、Claude、Bing Chat）
公司如何將資料外洩給 ChatGPT

2. 社會工程的新時代 – 在本節中，我們將闡明社會工程的概念，深入研究其細微差別，並為參與者提供預防潛在威脅的策略。本模組進一步探討了人工智慧的實施，以探索新的社會工程技術，包括語音克隆和深度偽造的創建。

什麼是社會工程？
使用 ElevenLabs 進行語音克隆
使用 Resemble 產生人工智慧語音
使用 D-ID 創建 Deepfakes
使用 ChatGPT 按照我的風格編寫電子郵件
如何識別此類詐騙

3. 如今人工智慧在網路安全中的應用在哪裡- 在本節中，我們將探討網路安全進步的前沿，深入探討人工智慧在關鍵領域的整合。學生將深入了解防火牆、SIEM 系統、IDS/IPS、電子郵件過濾以及身分識別和存取管理等傳統網路安全工具在應用人工智慧時如何運作。

基於 AI 的 SIEM 系統
人工智慧防火牆
利用 AI 進行電子郵件過濾
IAM 中的人工智慧
具有人工智慧的 IDS/IPS

4. 使用 AI 建立電子郵件過濾系統 – 在本節中，學生將經歷一段實踐之旅，使用 Python 程式設計來實現人工智慧演算法，以建立有效的電子郵件過濾系統。該模組不僅介紹了電子郵件過濾和安全的基礎知識，還提供了對垃圾郵件過濾器的全面了解，指導學習者進行資料集分析、演算法實現以及與 ChatGPT 等現有系統的實際比較。

電子郵件安全和過濾簡介
什麼是垃圾郵件過濾器以及它們如何運作？
數據集分析
訓練和測試我們的人工智慧系統
使用 ChatGPT API 實作垃圾郵件偵測
我們的系統與 ChatGPT 系統的比較

5. 使用人工智慧建立網路釣魚偵測系統 – 在本節中，學生將獲得有關網路釣魚的基本知識並獲得識別網路釣魚攻擊的技能。本模組透過實際實現，指導學習者透過Python程式設計使用決策樹，建構強大的網路釣魚偵測系統。

網路釣魚簡介
如何識別及預防網路釣魚攻擊
數據集分析
分割資料
決策樹簡介
訓練隨機森林演算法
準確率和召回率

6. 網路安全中的人工智慧 – 在本節中，學生將深入了解網路安全的基礎，探索傳統措施以及使用 Python 的實際實現。在邏輯迴歸的幫助下，學習者獲得建構網路監控系統的實務經驗。

網路安全簡介
數據集分析
資料預處理
資料準備
物流回歸
訓練網路監控的邏輯回歸
超參數優化

7. 用於惡意軟體檢測的人工智慧 – 在本節中，學生在深入研究複雜的惡意軟體偵測系統的創建之前，將全面探索惡意軟體類型和預防策略。這個模組指導學習者對整個課程中學到的多種演算法進行訓練，使他們能夠評估和實施最準確的惡意軟體檢測系統解決方案。

什麼是惡意軟體以及不同類型的惡意軟體
傳統的惡意軟體檢測系統
載入惡意軟體資料集
惡意軟體資料集分析與預處理
訓練機器學習演算法
保存最佳的惡意軟體檢測模型

8. 附錄 A：網路安全簡介 – 這是我們的第一個附錄部分，它是一個網路安全基礎之旅，追蹤網路安全的演變並深入了解基本工具、技術、證書和最佳實踐。本模組充當指南針，指導學習者了解網路安全的核心原則。

資料中毒
資料偏差
模型漏洞
道德問題

9. 附錄 A：網路安全簡介 – 這是我們的第一個附錄部分，它是一個網路安全基礎之旅，追蹤網路安全的演變並深入了解基本工具、技術、證書和最佳實踐。本模組充當指南針，指導學習者了解網路安全的核心原則。

網路安全的演變
網路攻擊的類別
安全政策和程序
網路安全工具和技術
了解網路安全認證
網路安全最佳實踐

10. 附錄B：人工智慧簡介- 這是我們的第二個附錄部分，是人工智慧基礎知識，涵蓋簡史、狹義智能、通用智慧和超級智慧等各種類別，以及人工智慧、機器學習和深度學習之間的區別。

人工智慧簡史
人工智慧的類型：狹義人工智慧、通用人工智慧和超級人工智慧
人工智慧、機器學習、深度學習
受AI影響的領域
機器學習演算法
人工智慧道德與治理

我們向您保證，這個網路安全人工智慧訓練營旨在成為掌握人工智慧在網路安全實踐中整合的最全面的線上課程

目標受眾

任何對網路安全有興趣的人
任何對人工智慧感興趣的人
任何有興趣在網路安全中應用人工智慧的人
任何想要了解人工智慧威脅和漏洞的人
任何想要學習如何將 Python 與人工智慧結合開發網路安全工具的人，例如：網路監控系統、網路釣魚偵測系統、惡意軟體偵測系統、電子郵件過濾系統

講師簡介

Luka Anicin 人工智慧工程師和企業家

Luka Anicin 是一位國際公認的人工智慧和機器學習專家。他的職業生涯始於電腦視覺研究員，並迅速成為 BlueLife AI 的領先機器學習工程師。他的創業精神促使他在 2020 年推出了 Scooby AI，後來又將其出售。 Luka 有一個絕佳的機會在 Photomath 工作，創建用於掃描數學任務的 OCR 演算法，目前該演算法使全球超過 2.8 億學生受益。

Luka 創立了全球技術專案顧問公司 Datablooz，幫助企業利用人工智慧的力量。作為一位充滿熱情的教育家，他指導了 197 個國家的超過 50 萬名學生理解複雜的技術主題。 Luka 被 Google 評為 150 名機器學習專家之一，是人工智慧領域的強者，專注於利用技術來實現業務轉型。

讓他成為您進入人工智慧和機器學習領域之旅的一部分。

Aleksa Tamburkovski 道德駭客

Aleksa 是一名滲透測試員，在道德駭客和網路安全方面擁有超過 5 年的經驗。作為一名從小白手起家的駭客，他學到了從道德駭客和網路安全到線上隱私以及如何在線上匿名的一切知識。

他曾為多家公司和政府工作並發現漏洞。他還作為自由工作者測試私人網路應用程式。他認為網路安全和隱私是有價值的，但也沒有得到足夠的重視，因為每天都有許多網路攻擊發生！沒有系統是安全的，這就是為什麼我們在這裡發現漏洞並在壞人嘗試任何惡意行為之前保護它們。

作為一名講師，他的主要目標是向任何想要以此為職業或想要學習它以在網上保護自己的人教授道德黑客和網路安全的基礎知識。網路攻擊和線上安全變化非常快，因此我們作為駭客必須始終準備好學習新事物，以便更好地保護網路、網站、機器……以及人！