Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Defending Against Generative AI-Based Social Engineering

Phòng chống Tấn công Kỹ thuật Xã hội dựa trên AI Tạo sinh

Phòng chống Tấn công Kỹ thuật Xã hội dựa trên AI Tạo sinh

Cách phòng chống email lừa đảo, deepfake và nhiều hình thức tấn công kỹ thuật xã hội khác sử dụng AI tạo sinh.

4.5
(866 đánh giá)
2,680 học viên
Giảng viên
Vasco Patrício
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
9.5 giờ video
52 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Cách ngăn chặn các nỗ lực lừa đảo/tấn công kỹ thuật xã hội thực hiện bằng AI tạo sinh
Cách nhận diện nội dung tạo sinh/giả mạo/nhân tạo
Cách xây dựng cơ chế phòng thủ mới trước các mối đe dọa tạo sinh
Cách tích hợp cơ chế phòng thủ mới vào tổ chức hiện tại của bạn

Yêu cầu

Nên có kiến thức cơ bản về tấn công kỹ thuật xã hội và cách phòng chống (ví dụ: phishing là gì và cách ngăn chặn) - khuyến khích nhưng không bắt buộc
Nên có hiểu biết cơ bản về AI tạo sinh và khả năng tạo nội dung của nó - khuyến khích nhưng không bắt buộc

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư an ninh mạng chuyên về phòng chống lừa đảo/tấn công kỹ thuật xã hội
Chuyên gia bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu muốn bảo vệ tốt hơn dữ liệu tổ chức
Nhân viên các tổ chức muốn được bảo vệ tốt hơn trước các cuộc tấn công phishing

Nội dung khóa học

9 phần • 52 bài giảng
1 Giới thiệu Khóa học
2 Thông tin Hữu ích
1 Giới thiệu Chuyên đề
2 Nguyên lý Cơ bản về AI Tạo sinh
3 Nguyên lý Cơ bản về Tấn công Kỹ thuật Xã hội
4 Tấn công Kỹ thuật Xã hội sử dụng AI Tạo sinh
5 Kết thúc Chuyên đề
1 Giới thiệu Chuyên đề
2 Tổng quan
3 Văn bản
4 Hình ảnh
5 Âm thanh
6 Video
7 Kết thúc Chuyên đề
1 Giới thiệu Chuyên đề
2 Mạo danh Nâng cao
3 Cá nhân hóa Cao cấp
4 Thao túng Cảm xúc
5 Dựng tình huống Nâng cao
6 Tấn công Tự động/Hàng loạt
7 Kết thúc Chuyên đề
1 Giới thiệu Chuyên đề
2 Nâng cao Nhận thức và Đào tạo
3 Xác minh Văn bản
4 Phân tích Đặc điểm Hành vi
5 Xác minh Danh tính
6 Biện pháp Phòng thủ Công nghệ
7 Chính sách và Văn hóa
8 Kết thúc Chuyên đề
1 Giới thiệu Chuyên đề
2 Thay đổi do AI Tạo sinh
3 Phân tích Song song
4 Làm giàu Đầu ra
5 Phát hiện và Phân loại Tấn công
6 Ứng phó và Khôi phục
7 Kết thúc Chuyên đề
1 Kết thúc Khóa học
1 Giới thiệu Chuyên đề
2 Tổng quan & Quy trình Xác thực
3 Kiểm tra Giả định
4 Kiểm tra Cơ sở Thực tế
5 Kiểm tra Tính Nhất quán
6 Kiểm tra Tính Cụ thể và Khả năng
7 Kiểm tra Bằng chứng Phủ định
8 Kết thúc Chuyên đề
1 Giới thiệu Chuyên đề
2 Vị trí Hiện tại của Chúng ta
3 Khả năng Thực tế của AI Tạo sinh
4 Cách AI Tạo sinh Thay đổi Công việc
5 Khía cạnh Kỹ thuật của AI Tạo sinh
6 Vấn đề Thường gặp
7 Kết thúc Chuyên đề

Giới thiệu khóa học

DON'T GET ENGINEERED

Social engineering, such as phishing, is one of the biggest problems for corporations - and users - in terms of security.

And the advent of generative AI... has just made it worse.

In the world of today, companies and individuals must be able to not only resist social engineering and phishing, but resist it when it leverages generative AI - which means faster, larger-scale, more sophisticated attacks.

This course will teach you how to protect against social engineering, when social engineering is accelerated by generative AI.


LET ME TELL YOU... EVERYTHING.

Some people - including me - love to know what they're getting in a package.

And by this, I mean, EVERYTHING that is in the package.

So, here is a list of everything that this course covers:

  • You'll learn the basics of generative AI and what it can do, including common models and families of models, the characteristics of generative content, and how it can be misused due to negligence or active malevolence (including biases, misinformation, impersonation and more);

  • You'll learn the basics of social engineering and what it consists of (manipulating someone to access information you otherwise would not), including common approaches and the facts that enable it (social norms, weak OPSEC, etc);

  • You'll learn the basics of social engineering with generative AI, including how it accelerates approaches (more sophisticated attacks, faster attacks, on larger scales, with micro-targeting), the major approaches that are affected (such as impersonation or more convincing pretexts), and the major defenses that are also affected (sophisticated detection mechanisms, MFA, behavioral analytics, faster IR, etc);

  • You'll learn about an overview of the major generative content types used in social engineering attacks (text, image, audio and video), including the specific approaches that each leverage, the model training requirements and data required for attackers to train such models, and how each type can be detected;

  • You'll learn about generative text, including the models that enable it (e.g., LLMs), the usual distribution channels (messages, emails, social media profiles), the required data to train such models (text samples, including specific ones), and how it can be detected (inconsistencies in facts, spotting specific text styles and patterns, detecting emotional manipulation patterns);

  • You'll learn about generative image, including the models that enable it (e.g. GANs, diffuser models, VAEs), the usual distribution channels (social media or specific platforms, such as for false documents), the required data to train such models (a variety of images, possibly of specific people or documents), and how it can be detected (artifacts, elements that meld into each other, doing reverse image searches, etc);

  • You'll learn about generative audio, including the models that enable it (e.g., TTS models, GANs), the usual distribution channels (VoIP or cellular calls, messaging apps, social media posts), the data required to train such models (audio samples, possibly of a specific individual), and how it can be detected (mismatches in speech patterns, accent, tone, or with automated detectors);

  • You'll learn about generative video, including the models that enable it (e.g. GANs, deep learning video models, motion transfer models), the usual distribution channels (video platforms such as YouTube/Vimeo, social media such as FB/IG/TikTok, or publications/news outlets), the required data to train such a model (a variety of footage, including possibly of a specific person or situation), and how it can be detected (mismatches in gestures, facial expressions, lack of synchronization in lip movement, etc);

  • You'll learn about the advanced impersonation approach, where fraudsters impersonate someone, such as via text, or with an audio/video deepfake, as well as how it's executed, the specific types of consequences it has and how to defend against it;

  • You'll learn about the hyper-personalization approach, where fraudsters create messages or bait that is targeted at a person's specific tastes or preferences, as well as how it's executed, the specific types of consequences it has and how to defend against it;

  • You'll learn about the emotional manipulation approach, where fraudsters create content made to polarize someone in terms of emotions (positive or negative), to get them to make a rash decision without using logic, as well as how it's executed, the specific types of consequences it has and how to defend against it;

  • You'll learn about advanced pretexting, where the fraudster uses an excuse/pretext to obtain information - but a very realistic one created with generative AI - as well as how it's executed, the specific types of consequences it has and how to defend against it;

  • You'll learn about automated/scalable attacks, where fraudsters simply overwhelm defenses by launching attacks en masse, causing disruption and straining resources, as well as how it's executed, the specific types of consequences it has and how to defend against it;

  • You'll learn about defending your organization with awareness and training, but specifically educating employees on the specific social engineering approaches that leverage generative AI, as well as including these in training programs, and motivating employees to be skeptical and report suspicious situations without pushback;

  • You'll learn about defending your organization with text corroboration, verifying facts and context in communications sent, either with manual search or automated retrieval of facts, as well as pointers that can be used to identify suspicious inconsistencies in generative text (in the conclusions, in the facts, in the possible lack of congruence with similar communications, etc);

  • You'll learn about defending your organization with mannerism analysis, analyzing nuances and incongruencies in someone's speech patterns, facial expressions, and/or body language gestures and posture, identifying telltale signs of AI-generated audio and video;

  • You'll learn about defending your organization with identify verification measures - a practice that is standard, but that is not enough anymore, as-is, in a world where fraudsters can imitate someone's likeness in a realistic manner;

  • You'll learn about defending your organization with technological defenses that can automate some of the flagging and removal of generative content, including content analysis tools, automated deepfake detectors, and/or behavioral analysis tools that can detect anomalies in behavior;

  • You'll learn about defending your organization with policies and culture, defining specific types of generative threats and controls for each, defining strict processes with no exceptions, and promoting a culture of reporting suspicious actions (even with high-status clients and executives!);

  • You'll learn about what changes, in an organization's defense strategy, due to generative AI threats - what are the defense mechanisms that stay the same in this "new world", and what are the defense mechanisms that are, additionally, necessary due to new generative threats;

  • You'll learn about an overview of the detection and triage of attacks for generative threats, including calculating risk levels for generative threats, prioritizing these threats and dealing with them, as well as the general process of detecting and integrating these threats in the organization;

  • You'll learn about an overview of responding to, and recovering from, social engineering attacks with generative AI, including steps such as containing or mitigating these threats, doing in-depth investigations, recovering from these, and making changes to defense mechanisms based on feedback;

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Cybersecurity
Hiển thị tất cả khoá học Generative Ai
Hiển thị tất cả khoá học Information Security
Hiển thị tất cả khoá học Social Engineering
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊