AI-Powered Cybersecurity: Advanced Threat Detection & Response Treningskurs

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot datavitere og programvareingeniører som ønsker å bruke AdaBoost til å bygge forsterkende algoritmer for maskinlæring med Python.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å bygge maskinlæringsmodeller med AdaBoost.
• Forstå ensemblelæringstilnærmingen og hvordan du implementerer adaptiv boosting.
• Lær hvordan du bygger AdaBoost-modeller for å øke maskinlæringsalgoritmer i Python.
• Bruk hyperparameterinnstilling for å øke nøyaktigheten og ytelsen til AdaBoost-modeller.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere så vel som mindre tekniske personer som ønsker å bruke Auto-Keras til å automatisere prosessen med å velge og optimalisere en maskinlæringsmodell.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Automatiser prosessen med å trene opp svært effektive maskinlæringsmodeller.
• Søk automatisk etter de beste parametrene for dyplæringsmodeller.
• Bygg svært nøyaktige maskinlæringsmodeller.
• Bruk kraften til maskinlæring for å løse virkelige forretningsproblemer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot tekniske personer med bakgrunn i maskinlæring som ønsker å optimalisere maskinlæringsmodellene som brukes for å oppdage komplekse mønstre i big data.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og evaluer forskjellige åpen kildekode AutoML-verktøy (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
• Tren maskinlæringsmodeller av høy kvalitet.
• Løs effektivt ulike typer overvåket maskinlæringsproblemer.
• Skriv bare den nødvendige koden for å starte den automatiserte maskinlæringsprosessen.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere med varierende ekspertisenivåer som ønsker å utnytte Googles AutoML-plattform for å bygge tilpassede chatbots for ulike applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om chatbot-utvikling.
• Naviger i Googgle Cloud Platform og få tilgang til AutoML.
• Forbered data for trening av chatbot-modeller.
• Tren og evaluer tilpassede chatbot-modeller ved å bruke AutoML.
• Distribuer og integrer chatbots i ulike plattformer og kanaler.
• Overvåk og optimaliser chatbot-ytelsen over tid.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) dekker de forskjellige aspektene ved bedriftssikkerhet, fra AI til databasesikkerhet. Den inkluderer også dekning av de nyeste verktøyene, prosessene og tankesettet som trengs for å beskytte mot angrep.

This instructor-led, live training in Norge (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.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og dataanalytikere som ønsker å automatisere, evaluere og administrere prediktive modeller ved å bruke DataRobots maskinlæringsfunksjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Last inn datasett i DataRobot for å analysere, vurdere og kvalitetssjekke data.
• Bygg og tren modeller for å identifisere viktige variabler og møte prediksjonsmål.
• Tolke modeller for å skape verdifull innsikt som er nyttig for å ta forretningsbeslutninger.
• Overvåk og administrer modeller for å opprettholde en optimalisert prediksjonsytelse.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere til mellomnivå dataanalytikere og dataforskere som ønsker å bruke Weka til å utføre datautvinningsoppgaver.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Weka.
• Forstå Weka miljøet og arbeidsbenken.
• Utfør data mining-oppgaver ved å bruke Weka.

Denne klassen vil fordype elevene i et interaktivt miljø hvor de vil bli vist hvordan de kan skanne, teste, hacke og sikre sine egne systemer. Det laboratorieintensive miljøet gir hver student inngående kunnskap og praktisk erfaring med gjeldende essensielle sikkerhetssystemer. Studentene vil begynne med å forstå hvordan perimeterforsvar fungerer og deretter bli ledet til å skanne og angripe sine egne nettverk, ingen reell nettverk blir skadet. Studentene lærer deretter hvordan inntrengere eskalerer privilegier og hvilke skritt som kan tas for å sikre et system. Studentene vil også lære om Intrusion Detection, Policy Creation, Social Engineering, DDoS-angrep, Buffer Overflows og Virus Creation. Når en student forlater denne intensive 5-dagers timen, vil de ha praktisk forståelse og erfaring med etisk hacking.

Formålet med opplæringen i etisk hacking er å:

• Etablere og styre minimumsstandarder for legitimasjon av profesjonelle informasjonssikkerhetsspesialister i etiske hackingtiltak.
• Informer publikum om at legitimerte personer oppfyller eller overskrider minimumsstandardene.
• Styrke etisk hacking som et unikt og selvregulerende yrke.

Publikum:

Kurset er ideelt for de som jobber i stillinger som, men ikke begrenset til:

• Sikkerhetsingeniører
• Sikkerhetskonsulenter
• Sikkerhetsledere
• IT-direktør/ledere
• Sikkerhetsrevisorer
• IT-systemadministratorer
• IT-nettverksadministratorer
• Nettverksarkitekter
• Utviklere

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere, dataanalytikere og utviklere som ønsker å utforske AutoML-produkter og funksjoner for å lage og distribuere tilpassede ML-treningsmodeller med minimal innsats.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforsk produktlinjen AutoML for å implementere forskjellige tjenester for ulike datatyper.
• Forbered og merk datasett for å lage tilpassede ML-modeller.
• Tren og administrer modeller for å produsere nøyaktige og rettferdige maskinlæringsmodeller.
• Lag spådommer ved å bruke opplærte modeller for å møte forretningsmål og behov.

Certified Ethical Hacker-sertifiseringen er en ettertraktet cybersikkerhetssertifisering over hele verden.

Dette programmet inkluderer instruksjon og praksis for å gjøre studentene klare til å ta CEH-sertifiseringseksamenen samt den praktiske CEH-eksamenen. Kandidater som har bestått begge eksamenene får CEH Master-legitimasjonen i tillegg til CEH-sertifiseringen.

Studentene får valget mellom å legge til enten CPENT- eller CHFI-kurset i pakken.

Opplæring for enten Certified Penetration Testing Professional (CPENT)-kurset eller Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI)-kurset vil bli gitt til hver student via EC-Council sitt online, selv-tempo, streaming videoprogram.

CPENT (Pen-test):
Lærer studentene hvordan de kan bruke konseptene og verktøyene som er undervist i CEH-programmet til en pennetestmetodikk i et live cyberområde.

CHFI (Computer Forensics):
Lærer studentene en metodisk tilnærming til dataetterforskning inkludert ransaking og beslaglegging, varetektskjede, anskaffelse, bevaring, analyse og rapportering av digitale bevis.

Kursbeskrivelse

CEH gir en grundig forståelse av etiske hackingfaser, ulike angrepsvektorer og forebyggende mottiltak. Den vil lære deg hvordan hackere tenker og handler ondsinnet, slik at du vil være bedre posisjonert til å sette opp sikkerhetsinfrastrukturen din og forsvare deg mot fremtidige angrep. En forståelse av systemets svakheter og sårbarheter hjelper organisasjoner med å styrke systemsikkerhetskontrollene sine for å minimere risikoen for en hendelse.

CEH ble bygget for å inkludere et praktisk miljø og systematisk prosess på tvers av hvert etisk hackingdomene og metodikk, noe som gir deg muligheten til å jobbe for å bevise den nødvendige kunnskapen og ferdighetene som trengs for å oppnå CEH-legitimasjonen. Du vil bli utsatt for en helt annen holdning til ansvar og tiltak som kreves for å være sikker.

Hvem bør delta

• Rettshåndhevende personell
• Systemadministratorer
• Sikkerhetsoffiserer
• Forsvar og militært personell
• Juridiske fagfolk
• Bankfolk
• Sikkerhetsfagfolk

Om den sertifiserte etiske hackermesteren

For å oppnå CEH Master-sertifiseringen må du bestå CEH Praktisk eksamen. Den praktiske CEH-eksamenen ble designet for å gi studentene en sjanse til å bevise at de kan utføre rektorene som ble undervist i CEH-kurset. Den praktiske eksamenen krever at du demonstrerer bruken av etiske hackingteknikker som trusselvektoridentifikasjon, nettverksskanning, OS-deteksjon, sårbarhetsanalyse, systemhacking og mer.

CEH Practical inneholder ikke simuleringer. I stedet vil du utfordre en live-serie som ble designet for å etterligne et bedriftsnettverk gjennom bruk av virtuelle maskiner, nettverk og applikasjoner.

Å fullføre utfordringene i den praktiske CEH-eksamenen er neste trinn etter å ha oppnådd CEH-sertifiseringen (Certified Ethical Hacker). Ved å bestå både CEH-eksamenen og CEH Practical får du tilleggssertifiseringen til CEH Master.

Om Certified Ethical Hacker Praktisk

For å bevise at du er dyktig i etisk hacking, tester vi dine evner med virkelige utfordringer i et virkelig miljø, ved å bruke laboratorier og verktøy som krever at du fullfører spesifikke etiske hacking-utfordringer innen en tidsgrense, akkurat som du ville møte i virkelige verden.

EC-Council CEH (Praktisk) eksamen består av et komplekst nettverk som replikerer en stor organisasjons virkelige nettverk og består av ulike nettverkssystemer (inkludert DMZ, brannmurer, etc.). Du må bruke dine etiske hackingferdigheter for å oppdage og utnytte sanntidssårbarheter samtidig som du reviderer systemene.

Om CPENT

EC-Council sitt Certified Penetration Tester-program (CPENT) handler om pennetesten og vil lære deg å prestere i et bedriftsnettverksmiljø som må angripes, utnyttes, unngås og forsvares. Hvis du bare har jobbet i flate nettverk, vil CPENTs live-treningsserie lære deg å ta ferdighetene dine til neste nivå ved å lære deg å pennteste IoT-systemer, OT-systemer, samt hvordan du skriver dine egne bedrifter, bygger dine egne verktøy, utføre avansert binær utnyttelse, dobbel pivot for å få tilgang til skjulte nettverk, og tilpasning av skript og utnyttelser for å komme inn i de innerste segmentene av nettverket.

Om CHFI

Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI)-kurset gir sikkerhetsdisiplinen digital etterforskning fra et leverandørnøytralt perspektiv. CHFI er et omfattende kurs som dekker store etterforskningsscenarier og gjør det mulig for studentene å tilegne seg nødvendig praktisk erfaring med ulike rettsmedisinske etterforskningsteknikker og standard rettsmedisinske verktøy som er nødvendige for å lykkes med å gjennomføre en datakriminalteknisk etterforskning.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke Googles ML Kit til å bygge maskinlæringsmodeller som er optimalisert for prosessering på mobile enheter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å utvikle maskinlæringsfunksjoner for mobilapper.
• Integrer ny maskinlæringsteknologi i Android og iOS apper ved å bruke ML Kit API-ene.
• Forbedre og optimaliser eksisterende apper ved å bruke ML Kit SDK for prosessering og distribusjon på enheten.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og programvareingeniører som ønsker å bruke Random Forest til å bygge maskinlæringsalgoritmer for store datasett.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å bygge maskinlæringsmodeller med Random forest.
• Forstå fordelene med Random Forest og hvordan du implementerer den for å løse klassifiserings- og regresjonsproblemer.
• Lær hvordan du håndterer store datasett og tolker flere beslutningstrær i Random Forest.
• Evaluer og optimaliser ytelsen til maskinlæringsmodeller ved å justere hyperparametrene.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataanalytikere på middels nivå som ønsker å lære å bruke RapidMiner til å estimere og projisere verdier og bruke analytiske verktøy for tidsserieprognoser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær å bruke CRISP-DM-metodikken, velg passende maskinlæringsalgoritmer og forbedre modellkonstruksjon og ytelse.
• Bruk RapidMiner til å estimere og projisere verdier, og bruk analytiske verktøy for tidsserieprognoser.

RapidMiner er en åpen kildekode datavitenskap programvareplattform for rask applikasjonsprototyping og utvikling. Det inkluderer et integrert miljø for dataforberedelse, maskinlæring, dyp læring, tekstutvinning og prediktiv analyse.

I denne instruktørledede, direkteopplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker RapidMiner Studio for dataforberedelse, maskinlæring og prediktiv modellimplementering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer RapidMiner
• Forbered og visualiser data med RapidMiner
• Validere maskinlæringsmodeller
• Mashup data og lag prediktive modeller
• Operasjonaliser prediktiv analyse i en forretningsprosess
• Feilsøk og optimaliser RapidMiner

Publikum

• Dataforskere
• Ingeniører
• Utviklere

Kursets format

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Note

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.