Cursuri de pregatire Cibernetică Potențializată cu IA: Detectarea și Răspunsul la Amenințări

Această instruire guvernată de instructor, live training în Moldova (online sau la fața locului) este destinată savanților datelor și inginerilor software care doresc să folosească AdaBoost pentru a construi algoritmi boosting pentru machine learning cu Python.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Setați mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de machine learning cu AdaBoost.
• Înțelege abordarea de învățare prin ansamblu și cum să implementați boosting adaptiv.
• Aflați cum să construiți modele AdaBoost pentru a îmbunătăți algoritmii de machine learning în Python.
• Folosiți optimizarea hiperparametrilor pentru a crește acuratețea și performanța modelelor AdaBoost.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor, precum și persoanelor mai puțin tehnice care doresc să utilizeze Auto-Keras pentru a automatiza procesul de selecție și optimizare a unui model de învățare automată.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să automatizeze procesul de formare a modelelor de învățare automată foarte eficiente.
• Să caute automat cei mai buni parametri pentru modelele de învățare profundă.
• Să construiască modele de învățare automată extrem de precise.
• Să utilizeze puterea învățării automate pentru a rezolva probleme de afaceri din lumea reală.

Această instruire condusă de instructor (online sau pe loc) este destinată participanților cu experiență în machine learning care doresc să optimizeze modelele pentru detectarea unor modele complexe în big data folosind framework-uri AutoML.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează participanților cu diferite niveluri de expertiză care doresc să utilizeze platforma Google AutoML pentru a construi chatbots personalizate pentru diverse aplicații.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor putea să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale dezvoltării chatbot-urilor.
• Să navigheze în Google Cloud Platform și să acceseze AutoML.
• Pregătească datele pentru antrenarea modelelor de chatbot.
• Să antreneze și să evalueze modele personalizate de chatbot folosind AutoML.
• Să implementeze și să integreze chatbots în diverse platforme și canale.
• Monitorizați și optimizați performanța chatbot-ului în timp.

Acest antrenament live, condus de instrucțiuni în Moldova (online sau prezent), acoperă diferite aspecte ale securității enterprise, de la AI până la securitatea bazelor de date. De asemenea, include acoperirea celor mai noi unelte, procese și mentalități necesare pentru a proteja împotriva atacurilor.

Acest training conduț în mod live (online sau la sediu) oferă o introducere în domeniul recunoașterii modelelor și a învățării automatizate. Se tocilează aplicări practice în statistici, informatică, procesare de semnale, viziune computerizată, explorare a datelor și bioinformatică.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica metode statistice centrale pentru recunoașterea modelelor.
• Folosi modele cheie precum rețele neuronale și metodele nucleare pentru analiza datelor.
• Implementa tehnici avansate pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Mării acuratețea predicției combinând diferite modele.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și analiștilor de date care doresc să automatizeze, să evalueze și să gestioneze modele predictive utilizând capacitățile de învățare automată ale DataRobot.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să încarce seturi de date în DataRobot pentru a analiza, evalua și verifica calitatea datelor.
• Să construiască și să antreneze modele pentru a identifica variabile importante și pentru a atinge obiectivele de predicție.
• Să interpreteze modelele pentru a crea informații valoroase care sunt utile în luarea deciziilor de afaceri.
• Să monitorizeze și să gestioneze modelele pentru a menține o performanță optimizată de predicție.

Acest curs îi va introduce pe studenți într-un mediu interactiv în care li se va arăta cum să scaneze, să testeze, să spargă și să-și securizeze propriile sisteme. Mediul intensiv de laborator oferă fiecărui student cunoștințe aprofundate și experiență practică cu sistemele de securitate esențiale actuale. Elevii vor începe prin a înțelege cum funcționează apărarea perimetrală și apoi vor fi conduși la scanarea și atacarea propriilor rețele, nicio rețea reală nu este afectată. Elevii vor învăța apoi cum intrușii își escaladează privilegiile și ce măsuri pot fi luate pentru a securiza un sistem. Studenții vor învăța, de asemenea, despre detectarea intruziunilor, crearea de politici, ingineria socială, atacurile DDoS, depășirea bufferului și crearea de viruși. Atunci când un student părăsește acest curs intensiv de 5 zile, acesta va avea o înțelegere și o experiență practică în domeniul hackingului etic.

Scopul formării în domeniul hackingului etic este de a:

• Să stabilească și să reglementeze standardele minime pentru acreditarea specialiștilor profesioniști în securitatea informațiilor în ceea ce privește măsurile de hacking etic.
• Informarea publicului că persoanele acreditate îndeplinesc sau depășesc standardele minime.
• Consolidarea hackingului etic ca profesie unică și autoreglementată.

Audiență:

Cursul este ideal pentru cei care lucrează în poziții cum ar fi, dar fără a se limita la:

• ingineri de securitate
• Consultanți în securitate
• manageri de securitate
• Director/manageri IT
• Auditori de securitate
• Administratori de sisteme IT
• Administratori de rețele IT
• Arhitecți de rețea
• Dezvoltatori

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință, analiștilor și dezvoltatorilor de date care doresc să exploreze produsele și caracteristicile AutoML pentru a crea și implementa modele de instruire ML personalizate cu un efort minim.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să exploreze linia de produse AutoML pentru a implementa diferite servicii pentru diverse tipuri de date.
• Să pregătească și să eticheteze seturi de date pentru a crea modele ML personalizate.
• Să instruiască și să gestioneze modelele pentru a produce modele de învățare automată precise și corecte.
• Să facă predicții utilizând modele instruite pentru a îndeplini obiectivele și nevoile de afaceri.

De ce ar trebui să participați?

Cursul de instruire pentru Hacker Etic Certificat vă permite să dezvoltați expertiza necesară pentru a efectua testele de penetrare ale sistemelor informatice aplicând principii, proceduri și tehnici de testare a penetralei recunoscute, în scopul identificării potențialelor amenințări asupra unei rețele de computer. În timpul acestui curs de instruire, veți dobândi cunoștințele și competențele necesare pentru a gestiona un proiect sau o echipă de testare a penetralei, precum și pentru a planifica și efectua teste interne și externe, în conformitate cu diverse standarde, cum ar fi Standardul de Execuție al Testelor de Penetrare (PTES) și Manualul Metodologiei de Testare a Securității Open Source (OSSTMM). În plus, veți dobândi o înțelegere completă asupra modului de redactare a rapoartelor și a propunerilor de contramăsuri. De asemenea, prin exerciții practice, veți putea domoli tehniciile de testare a penetralei și veți dobândi competențele necesare pentru gestionarea unei echipe de testare a penetralei, precum și comunicarea cu clienții și rezolvarea conflictelor.  

Cursul de instruire pentru Hacker Etic Certificat oferă o viziune tehnică asupra securității informațiilor prin hacking etic, folosind tehnici comune precum colectarea de informațiile și detectarea vulnerabilităților, atât în interiorul cât și în exteriorul rețelei de afaceri.

Cursul este, de asemenea, compatibil cu cadru NICE (Initiativa Națională pentru Educația în Cibersecuritate) Protect and Defend. 

După dobândirea cunoștințelor și competențelor necesare în hacking etic, puteți să intrați la examen și să solicitați credențialul "PECB Certified Lead Ethical Hacker". Prin detinerea unui certificat PECB Lead Ethical Hacker, veți putea demonstra că ați dobândit competențele practice necesare pentru efectuarea și gestionarea testelor de penetrare conform celor mai bune practici. 

Cine ar trebui să participe?

• Persoanele interesate de Securitatea IT, în special de Hacking Etic, fie pentru a afla mai multe despre subiect sau pentru a începe un proces de reorientare profesională.
• Ofițeri și profesioniști de securitate informatică care doresc să domolească tehniciile de hacking etic și testare a penetralei.
• Meniagerii sau consultantii care doresc să învețe cum să controleze procesul de testare a penetralei.
• Auditorii care doresc să efectueze și să conducă teste profesionale de penetrare.
• Persoanele responsabile pentru menținerea securității sistemelor informaționale într-o organizație.
• Experții tehnici care doresc să învețe cum să pregătească un test de penetrare.
• Profesioniștii și membrii echipelor de cibersecuritate și securitate informatică.

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

Acest program încorporează instruire și practică pentru a pregăti studenții să ia examenul de certificare CEH, precum și examenul practic CEH. Candidații care trec cu succes ambele examene câștigă acreditarea CEH Master, precum și certificarea CEH.

Studenții au posibilitatea de a alege să adauge la pachetul lor fie cursul CPENT, fie cursul CHFI.

Formarea pentru cursul Certified Penetration Testing Professional (CPENT) sau pentru cursul Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) va fi oferită fiecărui student prin intermediul programului video online, autoprogramat, de streaming al EC-Council.

CPENT (Pen-test):
Învață studenții cum să aplice conceptele și instrumentele predate în cadrul programului CEH la o metodologie de pen-test într-un poligon cibernetic real.

CHFI (Computer Forensics):
Învață studenții o abordare metodologică a criminalisticii informatice, inclusiv căutarea și confiscarea, lanțul de custodie, achiziționarea, conservarea, analiza și raportarea probelor digitale.

Descrierea cursului

CEH oferă o înțelegere aprofundată a fazelor de hacking etic, a diferitelor vectori de atac și a contramăsurilor preventive. Vă va învăța cum gândesc și acționează hackerii în mod malițios, astfel încât veți fi mai bine poziționat pentru a vă configura infrastructura de securitate și a vă apăra împotriva atacurilor viitoare. O înțelegere a punctelor slabe și a vulnerabilităților sistemului ajută organizațiile să își consolideze controalele de securitate ale sistemului pentru a minimiza riscul unui incident.

CEH a fost construit pentru a încorpora un mediu practic și un proces sistematic în fiecare domeniu și metodologie de hacking etic, oferindu-vă posibilitatea de a lucra pentru a dovedi cunoștințele și abilitățile necesare pentru a obține acreditarea CEH. Veți fi expus la o poziție complet diferită față de responsabilitățile și măsurile necesare pentru a fi în siguranță.

Cine ar trebui să participe

• Personal de aplicare a legii
• Administratori de sistem
• Ofițeri de securitate
• Personal militar și de apărare
• Profesioniști în domeniul juridic
• bancheri
• Specialiști în securitate

Despre Certified Ethical Hacker Master

Pentru a obține certificarea CEH Master, trebuie să treceți examenul CEH Practical. Examenul practic CEH a fost conceput pentru a oferi studenților o șansă de a dovedi că pot executa principiile predate în cursul CEH. Examenul practic vă cere să demonstrați aplicarea tehnicilor de hacking etic, cum ar fi identificarea vectorului de amenințare, scanarea rețelei, detectarea sistemului de operare, analiza vulnerabilităților, hackingul sistemului și multe altele.

Examenul practic CEH nu conține simulări. Mai degrabă, veți contesta un poligon real care a fost conceput pentru a imita o rețea corporativă prin utilizarea de mașini virtuale, rețele și aplicații reale.

Îndeplinirea cu succes a provocărilor găsite în examenul CEH Practical este următorul pas după obținerea certificării Certified Ethical Hacker (CEH). Trecerea cu succes atât a examenului CEH, cât și a CEH Practical vă va aduce certificarea suplimentară de CEH Master.

Despre Certified Ethical Hacker Practical

Pentru a dovedi că sunteți calificat în hacking etic, vă testăm abilitățile cu provocări din lumea reală într-un mediu real, folosind laboratoare și instrumente care vă cer să finalizați provocări specifice de hacking etic într-o limită de timp, la fel cum v-ați confrunta în lumea reală.

Examenul EC-Council CEH (practic) este compus dintr-o rețea complexă care reproduce rețeaua reală a unei organizații mari și constă din diverse sisteme de rețea (inclusiv DMZ, firewall-uri etc.). Trebuie să vă aplicați abilitățile de hacking etic pentru a descoperi și exploata vulnerabilități în timp real, auditând în același timp sistemele.

Despre CPENT

Programul Certified Penetration Tester (CPENT) de la EC-Council este axat pe pen test și vă va învăța să vă descurcați într-un mediu de rețea de întreprindere care trebuie atacat, exploatat, evadat și apărat. Dacă ați lucrat doar în rețele plate, poligonul de practică live al CPENT vă va învăța să vă duceți abilitățile la nivelul următor, învățându-vă să testați pen sistemele IoT, sistemele OT, precum și cum să vă scrieți propriile exploatări, să vă construiți propriile instrumente, să efectuați exploatarea binarelor avansate, pivotul dublu pentru a accesa rețele ascunse și personalizarea scripturilor și exploatărilor pentru a intra în cele mai profunde segmente ale rețelei.

Despre CHFI

Cursul Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) oferă disciplina de securitate a criminalisticii digitale dintr-o perspectivă neutră față de furnizori. CHFI este un curs cuprinzător care acoperă principalele scenarii de investigare criminalistică și permite studenților să dobândească experiența practică necesară cu diverse tehnici de investigare criminalistică și instrumente criminalistice standard necesare pentru a efectua cu succes o investigație criminalistică informatică.

Această instruire condusă de instructor (online sau în locație) este destinată dezvoltatorilor care doresc să folosească ML Kit de la Google pentru a construi modele de învățare automată optimizate pentru procesarea pe dispozitive mobile.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Configura media de dezvoltare necesară pentru a începe dezvoltarea funcțiilor de învățare automată pentru aplicații mobile.
• Integra tehnologiile noi de învățare automată în aplicațiile Android și iOS folosind API-urile ML Kit. 
• Îmbunătăți și optimiza aplicațiile existente folosind SDK-ul ML Kit pentru procesarea pe dispozitiv și implementare.

Acest curs condus de instructor, live, în Moldova (online sau on-site) este destinat cercetătorilor de date și inginerilor software care doresc să folosească Random Forest pentru a construi algoritmi de învățare automată pentru seturi de date mari.

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Configura mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de învățare automată cu Random Forest.
• Înțelege avantajele Random Forest și cum să o implementeze pentru rezolvarea problemelor de clasificare și regresie.
• Aflați cum să gestionați seturi de date mari și cum să interpretați mai multe arbori decizionali din Random Forest.
• Evaluați și optimizați performanța modelelor de învățare automată prin ajustarea hiperparametrilor.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează analiștilor de date de nivel mediu care doresc să învețe cum să utilizeze RapidMiner pentru a estima și proiecta valori și să utilizeze instrumente analitice pentru prognozarea seriilor temporale.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

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

RapidMiner este o platformă software open source pentru știința datelor pentru prototiparea și dezvoltarea rapidă a aplicațiilor. Acesta include un mediu integrat pentru pregătirea datelor, învățarea automată, învățarea profundă, extragerea textelor și analiza predictivă.

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

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze RapidMiner
• Pregătirea și vizualizarea datelor cu RapidMiner
• Să valideze modele de învățare automată
• Mashup date și să creeze modele predictive
• Să operaționalizeze analizele predictive în cadrul unui proces de afaceri
• Depanarea și optimizarea RapidMiner

Audiență

• Oameni de știință în domeniul datelor
• ingineri
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Notă

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.