AI-Powered Cybersecurity: Threat Detection & Response - Plan Szkolenia
AI-Powered Cybersecurity łączy sztuczną inteligencję z cyberbezpieczeństwem w celu poprawy wykrywania zagrożeń, reagowania na nie i zapobiegania im. Ten kurs bada techniki sztucznej inteligencji w identyfikowaniu i łagodzeniu cyberzagrożeń, wyposażając uczestników w praktyczne umiejętności wdrażania środków bezpieczeństwa opartych na sztucznej inteligencji.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, którzy chcą dowiedzieć się, jak wykorzystać sztuczną inteligencję do lepszego wykrywania zagrożeń i reagowania na nie.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć zastosowania AI w cyberbezpieczeństwie.
- Wdrożyć algorytmy AI do wykrywania zagrożeń.
- Zautomatyzować reagowanie na incydenty za pomocą narzędzi AI.
- Zintegrować sztuczną inteligencję z istniejącą infrastrukturą cyberbezpieczeństwa.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie
- Przegląd sztucznej inteligencji w wykrywaniu zagrożeń
- Sztuczna inteligencja a tradycyjne metody cyberbezpieczeństwa
- Aktualne trendy w cyberbezpieczeństwie opartym na sztucznej inteligencji
Wykrywanie zagrożeń Machine Learning
- Nadzorowane i nienadzorowane techniki uczenia się
- Tworzenie modeli predykcyjnych do wykrywania anomalii
- Wstępne przetwarzanie danych i ekstrakcja cech
Natural Language Processing (NLP) w cyberbezpieczeństwie
- Wykorzystanie NLP do wykrywania phishingu i analizy wiadomości e-mail
- Analiza tekstu na potrzeby analizy zagrożeń
- Studia przypadków zastosowań NLP w cyberbezpieczeństwie
Automatyzacja reagowania na incydenty za pomocą sztucznej inteligencji
- Podejmowanie decyzji w reakcji na incydenty w oparciu o sztuczną inteligencję
- Tworzenie przepływów pracy automatyzacji reagowania
- Integracja sztucznej inteligencji z narzędziami SIEM w celu podejmowania działań w czasie rzeczywistym
Zaawansowane wykrywanie zagrożeń Deep Learning
- Sieci neuronowe do identyfikacji złożonych zagrożeń
- Wdrażanie modeli głębokiego uczenia do analizy złośliwego oprogramowania
- Wykorzystanie sztucznej inteligencji do zwalczania zaawansowanych trwałych zagrożeń (APT)
Zabezpieczanie modeli AI w cyberbezpieczeństwie
- Zrozumienie ataków przeciwników na systemy AI
- Strategie obronne dla narzędzi bezpieczeństwa opartych na sztucznej inteligencji
- Zapewnienie prywatności danych i integralności modeli
Integracja sztucznej inteligencji z narzędziami cyberbezpieczeństwa
- Integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi ramami cyberbezpieczeństwa
- Analiza zagrożeń i monitorowanie oparte na sztucznej inteligencji
- Optymalizacja wydajności narzędzi opartych na sztucznej inteligencji
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowe zrozumienie zasad cyberbezpieczeństwa
- Doświadczenie z koncepcjami sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
- Znajomość zasad bezpieczeństwa sieci i systemów
Odbiorcy
- Specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa
- Analitycy bezpieczeństwa IT
- Administratorzy sieci
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
AI-Powered Cybersecurity: Threat Detection & Response - Plan Szkolenia - Booking
AI-Powered Cybersecurity: Threat Detection & Response - Plan Szkolenia - Enquiry
Opinie uczestników (2)
Trener był bardzo kompetentny i poświęcił czas, aby dać bardzo dobry wgląd w kwestie bezpieczeństwa cybernetycznego. Wiele z tych przykładów można wykorzystać lub zmodyfikować dla naszych uczniów i stworzyć bardzo angażujące zajęcia lekcyjne.
Jenna - Merthyr College
Szkolenie - Fundamentals of Corporate Cyber Warfare
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Umiejętności pentestera, które demonstruje nauczyciel
Oleksii Adamovych - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
Szkolenie - Ethical Hacker
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
AdaBoost Python for Machine Learning
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać AdaBoost do tworzenia algorytmów wspomagających uczenie maszynowe z Python.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć budowanie modeli uczenia maszynowego z AdaBoost.
- Zrozumieć podejście do uczenia zespołowego i jak wdrożyć adaptacyjne wzmacnianie.
- Dowiedzieć się, jak budować modele AdaBoost w celu wzmocnienia algorytmów uczenia maszynowego w Python.
- Korzystać z dostrajania hiperparametrów w celu zwiększenia dokładności i wydajności modeli AdaBoost.
AutoML with Auto-Keras
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, a także osób mniej technicznych, które chcą używać Auto-Keras do automatyzacji procesu wyboru i optymalizacji modelu uczenia maszynowego.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zautomatyzować proces szkolenia wysoce wydajnych modeli uczenia maszynowego.
- Automatycznie wyszukiwać najlepsze parametry dla modeli głębokiego uczenia.
- Tworzyć bardzo dokładne modele uczenia maszynowego.
- Wykorzystywać możliwości uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.
AutoML
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do osób technicznych z doświadczeniem w uczeniu maszynowym, które chcą zoptymalizować modele uczenia maszynowego używane do wykrywania złożonych wzorców w dużych zbiorach danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zainstalować i ocenić różne narzędzia open source AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA itp.)
- Trenuj wysokiej jakości modele uczenia maszynowego.
- Efektywne rozwiązywanie różnych typów nadzorowanych problemów uczenia maszynowego.
- Napisz tylko niezbędny kod, aby zainicjować proces automatycznego uczenia maszynowego.
Creating Custom Chatbots with Google AutoML
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla uczestników o różnym poziomie wiedzy, którzy chcą wykorzystać platformę Google AutoML do tworzenia niestandardowych chatbotów do różnych zastosowań.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć podstawy rozwoju chatbota.
- Poruszać się po platformie Google Cloud Platform i uzyskiwać dostęp do AutoML.
- Przygotowywać dane do trenowania modeli chatbotów.
- Trenować i oceniać niestandardowe modele chatbotów przy użyciu AutoML.
- Wdrażanie i integrowanie chatbotów z różnymi platformami i kanałami.
- Monitorowanie i optymalizacja wydajności chatbota w czasie.
Fundamentals of Corporate Cyber Warfare
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) obejmuje różne aspekty bezpieczeństwa przedsiębiorstwa, od sztucznej inteligencji po bezpieczeństwo baz danych. Obejmuje również najnowsze narzędzia, procesy i sposób myślenia potrzebne do ochrony przed atakami;
Pattern Recognition
21 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (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 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i analityków danych, którzy chcą zautomatyzować, oceniać i zarządzać modelami predykcyjnymi przy użyciu możliwości uczenia maszynowego DataRobot.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Ładować zbiory danych w DataRobot, aby analizować, oceniać i sprawdzać jakość danych.
- Budować i trenować modele w celu identyfikacji ważnych zmiennych i osiągnięcia celów predykcyjnych.
- Interpretować modele w celu tworzenia cennych spostrzeżeń przydatnych w podejmowaniu decyzji biznesowych.
- Monitorowanie i zarządzanie modelami w celu utrzymania zoptymalizowanej wydajności przewidywania.
Data Mining with Weka
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych analityków danych i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać Weka do wykonywania zadań eksploracji danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zainstalować i skonfigurować Weka.
- Zrozumieć środowisko Weka i środowisko pracy.
- Wykonywać zadania eksploracji danych przy użyciu Weka.
Ethical Hacker
35 godzinZajęcia te zanurzą studentów w interaktywnym środowisku, w którym zostaną im pokazane, jak skanować, testować, hakować i zabezpieczać własne systemy. Intensywne środowisko laboratoryjne daje każdemu uczniowi dogłębną wiedzę i praktyczne doświadczenie z obecnymi podstawowymi systemami bezpieczeństwa. Studenci zaczną od zrozumienia, jak działa obrona obwodowa, a następnie zostaną poprowadzeni do skanowania i atakowania własnych sieci, bez szkody dla prawdziwej sieci. Następnie uczniowie dowiedzą się, w jaki sposób intruzi eskalują uprawnienia i jakie kroki można podjąć w celu zabezpieczenia systemu. Studenci dowiedzą się również o wykrywaniu włamań, tworzeniu polityk, inżynierii społecznej, atakach DDoS, przepełnieniach bufora i tworzeniu wirusów. Kiedy student opuści tę intensywną 5-dniową klasę, będzie miał praktyczne zrozumienie i doświadczenie w etycznym hakowaniu.
Celem szkolenia Ethical Hacking jest:
- Ustanowienie i uregulowanie minimalnych standardów poświadczania kwalifikacji profesjonalnych specjalistów ds. bezpieczeństwa informacji w zakresie etycznych działań hakerskich.
- Poinformowanie opinii publicznej, że osoby poświadczone spełniają lub przekraczają minimalne standardy.
- Wzmocnienie etycznego hakowania jako unikalnej i samoregulującej się profesji.
Odbiorcy:
Kurs jest idealny dla osób pracujących na stanowiskach takich jak m.in:
- Inżynierowie bezpieczeństwa
- Konsultanci ds. bezpieczeństwa
- Menedżerowie ds. bezpieczeństwa
- Dyrektorzy/menedżerowie IT
- Audytorzy bezpieczeństwa
- Administratorzy systemów IT
- Administratorzy sieci IT
- Architekci sieci
- Programiści
Google Cloud AutoML
7 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, analityków danych i programistów, którzy chcą poznać AutoML produkty i funkcje do tworzenia i wdrażania niestandardowych modeli szkoleniowych ML przy minimalnym wysiłku.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Eksplorować linię produktów AutoML w celu wdrożenia różnych usług dla różnych typów danych.
- Przygotowywać i etykietować zestawy danych w celu tworzenia niestandardowych modeli ML.
- Trenować i zarządzać modelami w celu tworzenia dokładnych i uczciwych modeli uczenia maszynowego.
- Tworzyć prognozy przy użyciu wytrenowanych modeli, aby spełnić cele i potrzeby biznesowe.
Machine Learning for Mobile Apps using Google’s ML Kit
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać Google's ML Kit do tworzenia modeli uczenia maszynowego zoptymalizowanych do przetwarzania na urządzeniach mobilnych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć opracowywanie funkcji uczenia maszynowego dla aplikacji mobilnych.
- Zintegrować nowe technologie uczenia maszynowego z aplikacjami Android i iOS przy użyciu interfejsów API ML Kit.
- Ulepszyć i zoptymalizować istniejące aplikacje za pomocą ML Kit SDK do przetwarzania i wdrażania na urządzeniu.
Pattern Matching
14 godzinPattern Matching to technika używana do lokalizowania określonych wzorców na obrazie. Może być używana do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie w linii produkcyjnej lub określonych wymiarów komponentu. Różni się od "Pattern Recognition" (który rozpoznaje ogólne wzorce w oparciu o większe zbiory powiązanych próbek) tym, że konkretnie określa, czego szukamy, a następnie mówi nam, czy oczekiwany wzorzec istnieje, czy nie.
Format kursu
- Kurs ten wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w odniesieniu do Machine Vision.
Machine Learning with Random Forest
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać Random Forest do tworzenia algorytmów uczenia maszynowego dla dużych zbiorów danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć budowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą Random forest.
- Zrozumieć zalety Random Forest i jak go wdrożyć w celu rozwiązania problemów związanych z klasyfikacją i regresją.
- Dowiedzieć się, jak radzić sobie z dużymi zbiorami danych i interpretować wiele drzew decyzyjnych w Random Forest.
- Ocena i optymalizacja wydajności modelu uczenia maszynowego poprzez dostrajanie hiperparametrów.
Advanced Analytics with RapidMiner
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych analityków danych, którzy chcą dowiedzieć się, jak używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywania narzędzi analitycznych do prognozowania szeregów czasowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Nauczyć się stosować metodologię CRISP-DM, wybierać odpowiednie algorytmy uczenia maszynowego oraz ulepszać konstrukcję i wydajność modelu.
- Używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywać narzędzia analityczne do prognozowania szeregów czasowych.
RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics
14 godzinRapidMiner to platforma oprogramowania do nauki o danych typu open source do szybkiego prototypowania i rozwoju aplikacji. Obejmuje zintegrowane środowisko do przygotowywania danych, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia, eksploracji tekstu i analizy predykcyjnej.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z RapidMiner Studio do przygotowywania danych, uczenia maszynowego i wdrażania modeli predykcyjnych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zainstalować i skonfigurować RapidMiner
- Przygotowywać i wizualizować dane za pomocą RapidMiner
- Walidować modele uczenia maszynowego
- Mashup danych i tworzenie modeli predykcyjnych
- Operacjonalizować analitykę predykcyjną w ramach procesu biznesowego
- Rozwiązywanie problemów i optymalizacja RapidMiner
Odbiorcy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie
- Programiści
Format kursu
- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwaga
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.