Курс за обучение по AI-Powered Cybersecurity: Advanced Threat Detection & Response
Киберсигурността, задвижвана от AI, на напреднало ниво се фокусира върху използването на усъвършенствани AI техники за откриване, анализиране и реагиране на сложни кибер заплахи. Този курс се занимава с усъвършенствани алгоритми, откриване на заплахи в реално време и персонализиране на AI модели за подобрени операции по сигурността.
Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти по киберсигурност от средно до напреднало ниво, които желаят да повишат уменията си в откриване на заплахи, управлявано от AI, и реагиране на инциденти.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Внедрете усъвършенствани AI алгоритми за откриване на заплахи в реално време.
- Персонализирайте AI модели за конкретни предизвикателства пред киберсигурността.
- Разработете автоматизирани работни процеси за реакция на заплахи.
- Защитете управляваните от AI инструменти за сигурност срещу противникови атаки.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Много упражнения и практика.
- Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
Опции за персонализиране на курса
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
План на курса
AI-подобрени техники за откриване на заплахи
- Разширени модели за контролирано и неконтролирано машинно обучение
- Откриване на аномалии в реално време с помощта на AI
- Внедряване на управлявани от AI техники за лов на заплахи
Изграждане на персонализирани AI модели за киберсигурност
- Разработване на модели, съобразени със специфични нужди за сигурност
- Инженеринг на функции за данни за киберсигурност
- Обучение и валидиране на модели с набори от данни за киберсигурност
Автоматизация за реакция при инциденти с AI
- Базирани на AI книги за автоматизиран отговор
- Интегриране на AI с SOAR платформи за подобрена автоматизация
- Намаляване на времето за реакция с вземане на решения, управлявано от AI
Разширено Deep Learning за анализ на кибернетични заплахи
- Невронни мрежи за откриване на сложен зловреден софтуер
- Използване на дълбоко обучение за разширено откриване на постоянни заплахи (APT).
- Казуси от задълбочено обучение в анализа на заплахите
Съперничество Machine Learning в киберсигурността
- Разбиране и защита срещу конкурентни атаки на AI модели
- Внедряване на техники за устойчивост на AI модели за сигурност
- Защита на AI алгоритми в динамични пейзажи на заплахи
Интегриране на AI със съществуваща инфраструктура за киберсигурност
- Свързване на AI модели със SIEM и платформи за разузнаване на заплахи
- Оптимизиране на производителността на AI в работните процеси за киберсигурност
- Scalaдобро внедряване на управлявани от AI мерки за сигурност
Threat Intelligence с AI и Big Data
- Използване на AI за анализиране на широкомащабни данни за заплахи
- Събиране и анализ на информация за заплахи в реално време
- Използване на AI за прогнозиране и предотвратяване на бъдещи кибер заплахи
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Солидно разбиране на рамките за киберсигурност и откриване на заплахи
- Опит с машинно обучение и AI приложения в сигурността
- Познаване на скриптове и автоматизация в среди за сигурност
Публика
- Професионалисти по киберсигурност на средно до напреднало ниво
- Анализатори на Центъра за операции по сигурността (SOC).
- Ловци на заплахи и екипи за реагиране при инциденти
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участници.
Курс за обучение по AI-Powered Cybersecurity: Advanced Threat Detection & Response - Booking
Курс за обучение по AI-Powered Cybersecurity: Advanced Threat Detection & Response - Enquiry
Oтзиви от потребители (3)
Обучителят беше много опитен и отдели време, за да даде много добра представа за проблемите на киберсигурността. Много от тези примери могат да бъдат използвани или модифицирани за нашите обучаеми и да създадат някои много ангажиращи урочни дейности.
Jenna - Merthyr College
Курс - Fundamentals of Corporate Cyber Warfare
Машинен превод
Pentester умения какво демонстрира учител
Oleksii Adamovych - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
Курс - Ethical Hacker
Машинен превод
Инструкторът има много широк спектър от познания и е отдаден на това, което прави. Той е в състояние да заинтересува слушателя с курса си. Обхватът на обучението напълно оправда очакванията ми.
Karolina Pfajfer - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
Курс - MasterClass Certified Ethical Hacker Program
Машинен превод
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
AdaBoost Python for Machine Learning
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и софтуерни инженери, които желаят да използват AdaBoost за изграждане на усилващи алгоритми за машинно обучение с Python.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете изграждането на модели за машинно обучение с AdaBoost.
- Разберете подхода за обучение в ансамбъл и как да приложите адаптивно усилване.
- Научете как да изграждате AdaBoost модели за подобряване на алгоритмите за машинно обучение в Python.
- Използвайте настройка на хиперпараметър, за да увеличите точността и производителността на AdaBoost модели.
AutoML with Auto-Keras
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, както и към по-малко технически лица, които желаят да използват Auto-Keras за автоматизиране на процеса на избор и оптимизиране на модел за машинно обучение.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Автоматизирайте процеса на обучение на високоефективни модели за машинно обучение.
- Автоматично търсене на най-добрите параметри за модели за дълбоко обучение.
- Изградете високоточни модели за машинно обучение.
- Използвайте силата на машинното обучение за решаване на бизнес проблеми от реалния свят.
AutoML
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към технически лица с опит в машинното обучение, които искат да оптимизират моделите за машинно обучение, използвани за откриване на сложни модели в големи данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Инсталирайте и оценете различни инструменти с отворен код AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA и др.)
- Обучете висококачествени модели за машинно обучение.
- Ефективно решаване на различни типове проблеми с контролирано машинно обучение.
- Напишете само необходимия код, за да стартирате процеса на автоматизирано машинно обучение.
Creating Custom Chatbots with Google AutoML
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към участници с различни нива на опит, които желаят да използват платформата на Google AutoML за изграждане на персонализирани чатботове за различни приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на разработката на chatbot.
- Навигирайте в Google Cloud Platform и отворете AutoML.
- Подгответе данни за обучение на чатбот модели.
- Обучете и оценете персонализирани модели на чатбот с помощта на AutoML.
- Разположете и интегрирайте chatbots в различни платформи и канали.
- Наблюдавайте и оптимизирайте ефективността на chatbot във времето.
Fundamentals of Corporate Cyber Warfare
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) обхваща различните аспекти на корпоративната сигурност, от AI до сигурността на базата данни. Той също така включва покритие на най-новите инструменти, процеси и начин на мислене, необходими за защита от атаки.
Pattern Recognition
21 ЧасаThis instructor-led, live training in България (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.
By the end of this training, participants will be able to:
- Apply core statistical methods to pattern recognition.
- Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
- Implement advanced techniques for complex problem-solving.
- Improve prediction accuracy by combining different models.
DataRobot
7 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и анализатори на данни, които желаят да автоматизират, оценяват и управляват прогнозни модели, използвайки възможностите за машинно обучение на DataRobot.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Заредете набори от данни в DataRobot, за да анализирате, оцените и проверите качеството на данните.
- Изградете и обучете модели за идентифициране на важни променливи и постигане на целите за прогнозиране.
- Интерпретирайте модели, за да създадете ценни прозрения, които са полезни при вземането на бизнес решения.
- Наблюдавайте и управлявайте модели, за да поддържате оптимизирана производителност на прогнозиране.
Data Mining with Weka
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи до анализатори на данни на средно ниво и специалисти по данни, които желаят да използват Weka за изпълнение на задачи за извличане на данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Инсталирайте и конфигурирайте Weka.
- Разберете Weka средата и работната маса.
- Изпълнявайте задачи за извличане на данни с помощта на Weka.
Ethical Hacker
35 ЧасаТози клас ще потопи учениците в интерактивна среда, където ще им бъде показано как да сканират, тестват, хакват и защитават собствените си системи. Интензивната лабораторна среда дава на всеки студент задълбочени познания и практически опит с настоящите основни системи за сигурност. Студентите ще започнат, като разберат как работят периметровите защити и след това ще бъдат въведени в сканиране и атакуване на собствените им мрежи, нито една реална мрежа не е наранена. След това учениците научават как нарушителите ескалират привилегиите и какви стъпки могат да бъдат предприети за защита на системата. Студентите ще научат също за откриване на проникване, създаване на политики, социално инженерство, DDoS атаки, препълване на буфери и създаване на вируси. Когато ученик напусне този интензивен 5-дневен клас, той ще има практически познания и опит в етичното хакерство.
Целта на обучението по етично хакерство е да:
- Установете и управлявайте минимални стандарти за акредитиране на професионални специалисти по информационна сигурност в мерките за етично хакерство.
- Информирайте обществеността, че акредитираните лица отговарят или надвишават минималните стандарти.
- Утвърждаване на етичното хакване като уникална и саморегулираща се професия.
Публика:
Курсът е идеален за работещи на позиции като, но не само:
- Инженери по сигурността
- Консултанти по сигурността
- Мениджъри по сигурността
- ИТ директор/мениджъри
- Одитори по сигурността
- ИТ системни администратори
- ИТ мрежови администратори
- Мрежови архитекти
- Разработчици
Google Cloud AutoML
7 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, анализатори на данни и разработчици, които желаят да изследват AutoML продукти и функции, за да създадат и внедрят персонализирани модели за обучение на ML с минимални усилия.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разгледайте продуктовата линия AutoML, за да приложите различни услуги за различни типове данни.
- Подгответе и етикетирайте набори от данни, за да създадете персонализирани ML модели.
- Обучете и управлявайте модели за създаване на точни и честни модели за машинно обучение.
- Правете прогнози, като използвате обучени модели, за да посрещнете бизнес целите и нуждите.
MasterClass Certified Ethical Hacker Program
28 ЧасаСертифицираният етичен хакер е търсен сертификат за киберсигурност в целия свят.
Тази програма включва инструкции и практика, за да подготви студентите да се явят на изпита за сертифициране на CEH, както и на практическия изпит на CEH. Кандидатите, които преминат успешно и двата изпита, печелят CEH Master Credential, както и своя CEH сертификат.
Студентите имат избор да добавят курса CPENT или CHFI към своя пакет.
Обучението или за курса за сертифициран специалист по тестване на проникване (CPENT), или за курса за криминалист по компютърни хакери (CHFI) ще бъде дадено на всеки студент чрез онлайн, самообучаваща се, поточно видео програма на EC-Council.
CPENT (Pen-тест):
Обучава студентите как да прилагат концепциите и инструментите, преподавани в програмата CEH, към методология за тестване на писалка в кибер диапазон на живо.
CHFI (Компютърна криминалистика):
Обучава студентите на методологичен подход към компютърната криминалистика, включително търсене и изземване, верига на пазене, придобиване, запазване, анализ и докладване на цифрови доказателства.
Описание на курса
CEH предоставя задълбочено разбиране на фазите на етично хакване, различни вектори на атака и превантивни мерки за противодействие. Ще ви научи как хакерите мислят и действат злонамерено, така че ще бъдете в по-добра позиция да настроите вашата инфраструктура за сигурност и да се защитите срещу бъдещи атаки. Разбирането на слабостите и уязвимостите на системата помага на организациите да засилят своите контроли за сигурност на системата, за да минимизират риска от инцидент.
CEH е създаден, за да включи практическа среда и систематичен процес във всеки домейн и методология на етично хакерство, като ви дава възможност да работите за доказване на необходимите знания и умения, необходими за постигане на пълномощията на CEH. Ще бъдете изложени на съвсем различна позиция по отношение на отговорностите и мерките, необходими за сигурност.
Кой трябва да присъства
- Персонал на правоприлагащите органи
- Системни администратори
- Служители по сигурността
- Отбрана и военен персонал
- Юридически специалисти
- Банкери
- Професионалисти по сигурността
Относно сертифицирания майстор по етични хакери
За да спечелите CEH Master сертификат, трябва да издържите практическия изпит CEH. Практическият изпит CEH е създаден, за да даде на студентите шанс да докажат, че могат да изпълняват принципите, преподавани в курса CEH. Практическият изпит изисква от вас да демонстрирате прилагането на техники за етично хакване, като идентифициране на вектор на заплаха, мрежово сканиране, откриване на операционна система, анализ на уязвимости, системно хакване и др.
CEH Practical не съдържа симулации. По-скоро ще предизвикате гама на живо, която е проектирана да имитира корпоративна мрежа чрез използването на живи виртуални машини, мрежи и приложения.
Успешното завършване на предизвикателствата, открити в практическия изпит CEH, е следващата стъпка след получаване на сертификат за сертифициран етичен хакер (CEH). Успешното преминаване както на изпита CEH, така и на CEH Practical ще ви спечели допълнителна сертификация на CEH Master.
Относно сертифицирания етичен хакер Практика
За да докажем, че имате умения в етичното хакване, ние тестваме способностите ви с предизвикателства от реалния свят в реална среда, като използваме лаборатории и инструменти, изискващи от вас да изпълните конкретни предизвикателства за етично хакване в рамките на определен срок, точно както бихте се сблъскали в реалния свят.
Изпитът EC-Council CEH (Практически) се състои от сложна мрежа, която възпроизвежда реалната мрежа на голяма организация и се състои от различни мрежови системи (включително DMZ, защитни стени и др.). Трябва да приложите уменията си за етично хакерство, за да откриете и използвате уязвимостите в реално време, като същевременно одитирате системите.
Относно CPENT
Програмата Certified Penetration Tester (CPENT) на EC-Council е изцяло за теста с писалка и ще ви научи да работите в корпоративна мрежова среда, която трябва да бъде атакувана, експлоатирана, избягвана и защитавана. Ако сте работили само в плоски мрежи, наборът от практики на живо на CPENT ще ви научи да изведете уменията си на следващото ниво, като ви научи да тествате с писалка IoT системи, OT системи, както и как да пишете свои собствени експлойти, да създавате свои собствени инструменти, провеждане на усъвършенствана експлоатация на бинарни файлове, двойно завъртане за достъп до скрити мрежи и персонализиране на скриптове и експлойти, за да влезете в най-вътрешните сегменти на мрежата.
Относно CHFI
Курсът за съдебно следовател на компютърни хакери (CHFI) предоставя дисциплината за сигурност на дигиталната криминалистика от неутрална по отношение на доставчика гледна точка. CHFI е изчерпателен курс, обхващащ основни сценарии за съдебномедицинско разследване и позволяващ на студентите да придобият необходимия практически опит с различни техники за криминалистично разследване и стандартни криминалистични инструменти, необходими за успешно извършване на компютърно криминалистично разследване.
Machine Learning for Mobile Apps using Google’s ML Kit
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват Google ML Kit за изграждане на модели за машинно обучение, които са оптимизирани за обработка на мобилни устройства.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да разработвате функции за машинно обучение за мобилни приложения.
- Интегрирайте нови технологии за машинно обучение в Android и iOS приложения с помощта на ML Kit API.
- Подобрете и оптимизирайте съществуващите приложения с помощта на ML Kit SDK за обработка и внедряване на устройството.
Machine Learning with Random Forest
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и софтуерни инженери, които желаят да използват Random Forest за изграждане на алгоритми за машинно обучение за големи набори от данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да изграждате модели за машинно обучение с Random forest.
- Разберете предимствата на Random Forest и как да го приложите, за да разрешите проблеми с класификацията и регресията.
- Научете как да боравите с големи набори от данни и да интерпретирате множество дървета на решения в Random Forest.
- Оценете и оптимизирайте производителността на модела за машинно обучение чрез настройка на хиперпараметрите.
Advanced Analytics with RapidMiner
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни на средно ниво, които искат да се научат как да използват RapidMiner за оценка и проектиране на стойности и да използват аналитични инструменти за прогнозиране на времеви редове.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Научете се да прилагате методологията CRISP-DM, да изберете подходящи алгоритми за машинно обучение и да подобрите изграждането и производителността на модела.
- Използвайте RapidMiner, за да оцените и проектирате стойности и да използвате аналитични инструменти за прогнозиране на времеви редове.
RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics
14 ЧасаRapidMiner е софтуерна платформа за научни данни с отворен код за бързо създаване и разработка на прототипи на приложения. Той включва интегрирана среда за подготовка на данни, машинно обучение, задълбочено обучение, копаене на текст и прогнозен анализ.
В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще се научат как да използват RapidMiner Studio за подготовка на данни, машинно обучение и внедряване на предсказуем модел.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Инсталирайте и конфигурирайте RapidMiner
- Подгответе и визуализирайте данни с RapidMiner
- Валидирайте модели за машинно обучение
- Комбиниране на данни и създаване на прогнозни модели
- Операционализиране на прогнозния анализ в рамките на бизнес процес
- Отстраняване на неизправности и оптимизиране RapidMiner
Публика
- Учени по данни
- Инженери
- Разработчици
Формат на курса
- Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика
Забележка
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.