Ümumi məlumat
- Fənn kodu
- MS-2040
- Kredit
- 6
- Tələbənin iş yükü
- 180
- Semestr
- Payız semestri
- Akademik il
- 2026-2027
- Fənnin tipi
- Seçmə
- Təhsil forması
- Əyani
- Tədris dili
- Azərbaycan
- Auditoriyadaxili saatlar
- a) 30 saat mühazirə
- Auditoriyadan kənar saatlar
- a) 150 saat fərdi iş
Fənn haqqında
Bu fənn tələbələrə süni intellekt (AI) texnologiyalarının kibertəhlükəsizlik sahəsindəki ikitərəfli rolunu — həm müdafiə mexanizmlərinin gücləndirilməsi, həm də yeni nəsil kiberhücumların qarşısının alınması istiqamətlərini öyrətmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. Kurs çərçivəsində maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə alqoritmlərinin şəbəkə təhlükəsizliyinə inteqrasiyası, anomaliyaların tespiti (Anomaly Detection), zərərli proqramların (Malware) avtomatlaşdırılmış təhlili və kiberinsidentlərə real vaxt rejimində cavab reaksiyası (Automated Incident Response) tədris olunur. Tələbələr süni intellekt əsaslı zəifliklərin skan edilməsi systemsini, AI dəstəkli fişinq (Phishing) və sosial mühəndislik hücumlarının aşkarlanmasını, eləcə də AI modellərinin özünə qarşı yönəlmiş hücum tərəflərini (Adversarial Machine Learning, data zəhərlənməsi) və rəqəmsal eti̇ka prinsiplərini mənimsəyəcəklər. Fənn tələbələrdə kiber mühitdəki mürəkkəb təhdidləri öncədən müəyyən etmək, avtomatlaşdırılmış müdafiə sistemləri qurmaq vərdişlərini formalaşdırır.
Tədris metodları
- mühazirə
- interaktiv müzakirə
- problem-based learning
- layihə əsaslı öyrənmə
- komanda işi
- təqdimatlar
- case study
Fənn təlim nəticələri (CLO)
CLO 1: Kibertəhlükəsizlikdə AI/ML tətbiq alanlarını (anomaliya tespiti, insident cavablandırılması) və AI sistemlərinə yönəlmiş kiber təhdidləri (Adversarial AI) təhlil edir.
CLO 2: Şəbəkə trafikində və sistem jurnallarında (logs) real vaxt rejimində kiber hücumları aşkar etmək üçün intellektual zərərverici proqram tespiti modellərini tətbiq edir.
CLO 3: Zərərli proqram təminatının (malware) təhlili, fırıldaqçılıq ssenariləri və phishing hücumlarının qarşısını almaq üçün AI alətlərini layihələndirir.
CLO 4: AI əsaslı Avtomatlaşdırılmış Təhlükəsizlik Əməliyyatları Mərkəzi (SOAR/SIEM) sistemlərinin effektivliyini qiymətləndirir.
CLO 5: Kiber müdafiə sistemlərində AI tətbiq edərkən alqoritmik zəifliklər, data zəhərlənməsi (data poisoning) və etik təhlükəsizlik risklərini idarə edir.
Mövzu planı
Mövzu əlavə edilməyib.
Ədəbiyyat
Ədəbiyyat əlavə edilməyib.
Qiymətləndirmə
| Qiymətləndirmə forması | Açıqlama | Bal | Uyğun FTN |
|---|---|---|---|
| Cari qiymətləndirmə | Cari qiymətləndirmə - fənn üzrə tələbənin semestr müddətində fəaliyyətinin qiymətləndirilməsi olmaqla, mühazirə və məşğələ (laboratoriya) dərs materiallarının mənimsənilmə səviyyəsini qiymətləndirilir. | 30 bal | FTN 1-5 |
| Davamiyyət | Tələbə fənn üzrə dərslərin 25%-dən çoxunda iştirak etmədiyi halda imtahana buraxılmır. | 10 bal | - |
| Tələbənin sərbəst işi | Tələbəyə fənn üzrə semestr ərzində 1 sərbəst işin (zəruri hallarda sərbəst işlərin sayı artırıla bilər) yerinə yetirilməsi tapşırığı verilir. | 10 bal | FTN-- |
| İmtahan | İmtahan şifahi, yazılı, yazılı-elektron, test üsulu ilə keçirilir | 50 bal | FTN 1-5 |