О мастер-классе
В ходе мастер-класса пошагово разберемся, как выявлять длительные, распределенные по времени атаки, недетектируемые классическими СЗИ ввиду их размытости и слабой связности.

План мастер-класса:
1. Введение в веб-безопасность
- Обзор современных угроз и их характеристик.
- Почему классические СЗИ не справляются.
2. Машинное обучение в ИБ 
- Чем может помочь машинное обучение для выявления скрытых угроз.
- Типы моделей и алгоритмов для анализа данных.
3. Построение модели выявления угроз
- Сбор и подготовка данных для обучения.
- Выбор и настройка алгоритмов.
4. Анализ данных и выявление скрытых угроз
- Применение моделей на реальных данных.
- Обзор результатов и выводы.
5. Кейсы из практики
- Разбор реальных примеров успешной интеграции решений на основе ML в существующую инфраструктуру безопасности.
- Ответы на вопросы участников и обсуждение.

Что получат участники:
- Понимание принципов применения машинного обучения для выявления киберугроз.
- Практические навыки создания и оптимизации моделей ML в контексте веб-безопасности.
- Знания о методах интеграции ML-решений в существующую инфраструктуру.
- Возможность изучить лучший опыт на основе реальных кейсов.