Cursuri de pregatire Securitate Cibernetică Alimentată de IA: Detectare și Răspuns Avansat la Amenințări

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor de software care doresc să folosească AdaBoost pentru a construi algoritmi de boosting pentru învățarea automată cu Python.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de învățare automată cu AdaBoost.
• Să înțeleagă abordarea învățării ensembliste și cum să implementeze adaptive boosting.
• Să învețe cum să construiască modele AdaBoost pentru a îmbunătăți algoritmii de învățare automată în Python.
• Să utilizeze ajustarea hiperparametrilor pentru a crește acuratețea și performanța modelelor AdaBoost.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat atât specialiștilor în știința datelor, cât și persoanelor mai puțin tehnice care doresc să folosească Auto-Keras pentru a automatiza procesul de selectare și optimizare a unui model de învățare automată.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Automatiza procesul de antrenare a modelelor de învățare automată foarte eficiente.
• Căuta automat cei mai buni parametri pentru modelele de învățare profundă.
• Construi modele de învățare automată foarte precise.
• Folosi puterea învățării automate pentru a rezolva probleme de afaceri din lumea reală.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat participanților tehnici cu o experiență în învățarea automată care doresc să optimizeze modele pentru detectarea unor modele complexe în big data folosind cadre AutoML.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat participanților cu niveluri variate de expertiză care doresc să utilizeze platforma AutoML a Google pentru a construi chatboti personalizați pentru diverse aplicații.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele fundamentale ale dezvoltării de chatboti.
• Să navigheze pe Google Cloud Platform și să acceseze AutoML.
• Să pregătească date pentru antrenarea modelelor de chatboti.
• Să antreneze și să evalueze modele personalizate de chatboti folosind AutoML.
• Să implementeze și să integreze chatboti pe diverse platforme și canale.
• Să monitorizeze și să optimizeze performanța chatbotilor în timp.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), acoperă diferite aspecte ale securității întreprinderilor, de la IA la securitatea bazelor de date. De asemenea, include acoperirea celor mai recente instrumente, procese și mentalități necesare pentru a proteja împotriva atacurilor.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), oferă o introducere în domeniul recunoașterii modelelor și al învățării automate. Acesta abordează aplicații practice în statistică, informatică, procesarea semnalelor, vizualizarea computerizată, exploatarea datelor și bioinformatică.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica metode statistice de bază în recunoașterea modelelor.
• Utiliza modele cheie precum rețele neuronale și metode bazate pe nuclee pentru analiza datelor.
• Implementa tehnici avansate pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Îmbunătăți acuratețea predicțiilor prin combinarea diferitelor modele.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat oamenilor de știință de date și analiștilor de date care doresc să automatizeze, să evalueze și să gestioneze modele predictive folosind capacitățile de învățare automată ale DataRobot.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Încărca seturi de date în DataRobot pentru a analiza, evalua și verifica calitatea datelor.
• Construi și antrena modele pentru a identifica variabile importante și a atinge obiectivele de predicție.
• Interpreta modele pentru a crea informații valoroase, utile în luarea deciziilor de afaceri.
• Monitoriza și gestiona modele pentru a menține o performanță optimă de predicție.

Acest curs va introduce studenții într-un mediu interactiv în care li se va arăta cum să scaneze, să testeze, să hackeze și să securizeze propriile sisteme. Mediul intensiv de laborator oferă fiecărui student cunoștințe aprofundate și experiență practică cu sistemele esențiale de securitate actuale. Studenții vor începe prin a înțelege cum funcționează apărările perimetrale și apoi vor fi ghidați să scaneze și să atace propriile rețele, fără a afecta o rețea reală. Studenții vor învăța apoi cum escaladează intrușii privilegiile și ce pași pot fi făcuți pentru a securiza un sistem. De asemenea, studenții vor învăța despre Detecția Intruziunilor, Crearea Politicilor, Ingineria Socială, Atacurile DDoS, Depășirile de Buffer și Crearea de Viruși. La finalul acestui curs intensiv de 5 zile, studenții vor avea o înțelegere practică și experiență în domeniul Hacking-ului Etic.

Scopul Formării în Hacking Etic este:

• Stabilirea și guvernarea unor standarde minime pentru acreditatea specialiștilor în securitatea informațiilor în măsurile de hacking etic.
• Informarea publicului că persoanele acreditate îndeplinesc sau depășesc standardele minime.
• Consolidarea hacking-ului etic ca profesie unică și auto-reglementată.

Publicul țintă:

Cursul este ideal pentru cei care lucrează în poziții precum, dar nu limitat la:

• Ingineri de Securitate
• Consultanți de Securitate
• Manageri de Securitate
• Directori/Manageri IT
• Auditori de Securitate
• Administratori de Sisteme IT
• Administratori de Rețele IT
• Arhitecți de Rețele
• Dezvoltatori

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor, analiștilor de date și dezvoltatorilor care doresc să exploreze produsele și funcționalitățile AutoML pentru a crea și a implementa modele de antrenament ML personalizate cu un efort minim.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Exploreze gama de produse AutoML pentru a implementa diferite servicii pentru diverse tipuri de date.
• Pregătească și eticheteze seturi de date pentru a crea modele ML personalizate.
• Antreneze și gestioneze modele pentru a produce modele de învățare automată precise și corecte.
• Facă predicții folosind modele antrenate pentru a îndeplini obiectivele și nevoile de afaceri.

Certificarea Certified Ethical Hacker este o calificare de securitate cibernetică foarte căutată în întreaga lume.

Acest program îmbină instruirea și practica pentru a pregăti studenții să susțină atât examenul de certificare CEH, cât și examenul practic CEH. Candidații care trec cu succes ambele examene obțin atât acreditarea CEH Master, cât și certificarea CEH.

Studenților li se oferă opțiunea de a adăuga fie cursul CPENT, fie cursul CHFI la pachetul lor.

Fiecare student va beneficia de formare pentru cursul Certified Penetration Testing Professional (CPENT) sau Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) prin intermediul programului online, auto-dirijat și bazat pe videoclipuri de streaming al EC-Council.

CPENT (Pen-test):
Îi învață pe studenți cum să aplice conceptele și instrumentele predate în programul CEH într-o metodologie de pen-test într-un mediu de ciber-securitate live.

CHFI (Informatică Forensică):
Îi învață pe studenți o abordare metodologică a informaticii forensice, inclusiv căutarea și confiscarea, lanțul de custodie, achiziționarea, păstrarea, analiza și raportarea dovezilor digitale.

Descrierea Cursului

CEH oferă o înțelegere profundă a fazelor de hacking etic, a diferitelor vectori de atac și a măsurilor preventive. Vă va învăța cum gândesc și acționează hackerii în mod rău intenționat, astfel încât veți fi mai bine pregătiți să vă configurați infrastructura de securitate și să vă apărați împotriva viitoarelor atacuri. O înțelegere a punctelor slabe și a vulnerabilităților sistemelor ajută organizațiile să își consolideze controalele de securitate pentru a minimiza riscul unui incident.

CEH a fost conceput pentru a incorpora un mediu practic și un proces sistematic în fiecare domeniu și metodologie de hacking etic, oferindu-vă oportunitatea de a demonstra cunoștințele și abilitățile necesare pentru a obține acreditarea CEH. Veți fi expuși unei perspective complet diferite asupra responsabilităților și măsurilor necesare pentru a fi siguri.

Cine Ar Trebui Să Participe

• Personal de aplicare a legii
• Administratori de sistem
• Oficiali de securitate
• Personal militar și de apărare
• Profesioniști din domeniul juridic
• Angajați ai băncilor
• Profesioniști în securitate

Despre Certified Ethical Hacker Master

Pentru a obține certificarea CEH Master, trebuie să treci examenul practic CEH. Examenul practic CEH a fost conceput pentru a oferi studenților șansa de a dovedi că pot aplica principiile învățate în cursul CEH. Examenul practic necesită să demonstrezi aplicarea tehnicilor de hacking etic, cum ar fi identificarea vectorilor de amenințare, scanarea rețelei, detectarea sistemelor de operare, analiza vulnerabilităților, hackingul sistemelor și multe altele.

Examenul practic CEH nu conține simulări. În schimb, veți fi pus în fața unui mediu live conceput să imite o rețea corporativă prin utilizarea de mașini virtuale, rețele și aplicații live.

Finalizarea cu succes a provocărilor din examenul practic CEH este următorul pas după obținerea certificării Certified Ethical Hacker (CEH). Trecerea cu succes atât a examenului CEH, cât și a celui practic CEH vă va aduce și certificarea suplimentară de CEH Master.

Despre Certified Ethical Hacker Practical

Pentru a dovedi că sunteți priceput în hacking etic, vă testăm abilitățile cu provocări din lumea reală într-un mediu real, folosind laboratoare și instrumente care vă cer să finalizați anumite provocări de hacking etic într-un timp limitat, exact așa cum ați face în lumea reală.

Examenul EC-Council CEH (Practical) este compus dintr-o rețea complexă care replică o rețea reală a unei organizații mari și constă din diverse sisteme de rețea (inclusiv DMZ, Firewalls, etc.). Trebuie să vă aplicați abilitățile de hacking etic pentru a descoperi și exploata vulnerabilități în timp real, în timp ce auditați și sistemele.

Despre CPENT

Programul Certified Penetration Tester (CPENT) al EC-Council se concentrează pe testele de penetrare și vă va învăța să operați într-un mediu de rețea de întreprindere care trebuie atacat, exploatat, evitat și apărat. Dacă ați lucrat doar în rețele plate, domeniul de practică live al CPENT vă va învăța să vă duceți abilitățile la următorul nivel, oferindu-vă cunoștințe despre testarea sistemelor IoT, OT, precum și despre scrierea propriilor exploit-uri, crearea propriilor instrumente, exploatarea avansată a binarelor, pivotarea dublă pentru accesarea rețelelor ascunse și personalizarea scripturilor și exploit-urilor pentru a pătrunde în segmentele cele mai interioare ale rețelei.

Despre CHFI

Cursul Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) oferă disciplina de securitate a informaticii forensice dintr-o perspectivă neutră față de furnizori. CHFI este un curs cuprinzător care acoperă principalele scenarii de investigație forensică și îi înzestrează pe studenți cu experiența practică necesară și instrumentele forensice standard pentru a efectua cu succes o investigație de informatică forensică.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească Google ML Kit pentru a construi modele de învățare automată optimizate pentru procesare pe dispozitive mobile.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe dezvoltarea de funcționalități de învățare automată pentru aplicații mobile.
• Să integreze noi tehnologii de învățare automată în aplicațiile Android și iOS folosind API-urile ML Kit. 
• Să îmbunătățească și să optimizeze aplicațiile existente folosind SDK-ul ML Kit pentru procesare și implementare pe dispozitiv.

Potrivirea Modelelor este o tehnică folosită pentru a localiza modele specificate într-o imagine. Poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specificate într-o imagine capturată, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect dintr-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unei componente. Aceasta diferă de „Recunoașterea Modelelor” (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de mostre înrudite) prin faptul că specifică exact ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul Cursului

• Acest curs introduce abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor așa cum se aplică în Vederea Artificială.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată specialiștilor în știința datelor și inginerilor de software care doresc să folosească Random Forest pentru a construi algoritmi de învățare automată pentru seturi de date mari.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de învățare automată cu Random Forest.
• Să înțeleagă avantajele Random Forest și cum să îl implementeze pentru a rezolva probleme de clasificare și regresie.
• Să învețe cum să gestioneze seturi de date mari și să interpreteze mai mulți arbori de decizie în Random Forest.
• Să evalueze și să optimizeze performanța modelului de învățare automată prin ajustarea hiperparametrilor.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat analiștilor de date de nivel intermediar care doresc să învețe cum să folosească RapidMiner pentru a estima și proiecta valori și să utilizeze instrumente analitice pentru prognozarea seriilor de timp.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Învață să aplice metodologia CRISP-DM, să selecteze algoritmi de învățare automată adecvați și să îmbunătățească construcția și performanța modelelor.
• Folosi RapidMiner pentru a estima și proiecta valori și să utilizeze instrumente analitice pentru prognozarea seriilor de timp.

RapidMiner este o platformă software open source pentru știința datelor, destinată prototipării și dezvoltării rapide de aplicații. Aceasta include un mediu integrat pentru pregătirea datelor, învățarea automată, învățarea profundă, extragerea de informații din text și analiza predictivă. 

În cadrul acestui training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze RapidMiner Studio pentru pregătirea datelor, învățarea automată și implementarea modelelor predictive. 

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze RapidMiner
• Pregătească și vizualizeze date cu RapidMiner
• Valideze modele de învățare automată
• Combine date și creeze modele predictive
• Operationalizeze analiza predictivă într-un proces de afaceri
• Depaneze și optimizeze RapidMiner

Publicul țintă

• Specialiști în știința datelor
• Ingineri
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensivă

Notă

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.