AI-Aangedreven Cyberbeveiliging: Bedreigingsdetectie en Reactie Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op datawetenschappers en software-ontwikkelaars die AdaBoost willen gebruiken om boosting-algoritmen te bouwen voor machine learning met Python.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De noodzakelijke ontwikkelomgeving instellen om te beginnen met het bouwen van machine learning modellen met AdaBoost.
• Het ensemble learning benadering begrijpen en het implementeren van adaptieve boosting.
• Leren hoe AdaBoost modellen te bouwen om machine learning algoritmen in Python te verbeteren.
• Hyperparameter tuning gebruiken om de nauwkeurigheid en prestaties van AdaBoost modellen te verhogen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op zowel datawetenschappers als minder technische personen die Auto-Keras willen gebruiken om het proces van het selecteren en optimaliseren van een machine learning-model te automatiseren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Automatiseer het proces van het trainen van zeer efficiënte machine learning-modellen.
• Zoek automatisch naar de beste parameters voor deep learning-modellen.
• Bouw zeer nauwkeurige machine learning-modellen.
• Gebruik de kracht van machine learning om echte zakelijke problemen op te lossen.

Deze door een instructeur geleide live training (online of ter plaatse) is gericht op technische deelnemers met een achtergrond in machine learning die hun modellen willen optimaliseren voor het detecteren van complexe patronen in big data met behulp van AutoML-frameworks.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor deelnemers met verschillende expertiseniveaus die gebruik willen maken van het AutoML-platform van Google om op maat gemaakte chatbots te bouwen voor verschillende toepassingen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van de ontwikkeling van chatbots.
• Navigeer door het Google Cloud Platform en ga naar AutoML.
• Bereid gegevens voor op het trainen van chatbotmodellen.
• Train en evalueer aangepaste chatbotmodellen met behulp van AutoML.
• Implementeer en integreer chatbots in verschillende platforms en kanalen.
• Bewaak en optimaliseer de prestaties van chatbots in de loop van de tijd.

Deze door instructeurs geleide live training in Nederland (online of op locatie) behandelt de verschillende aspecten van ondernemersveiligheid, variërend van AI tot databasebeveiliging. Daarnaast worden de nieuwste tools, processen en de vereiste mindset besproken die nodig zijn om zich te beschermen tegen aanvallen. 

Deze door een instructeur geleide live training op Nederland (online of op locatie) biedt een introductie in het gebied van patroonherkenning en machine learning. Het raakt aan praktische toepassingen in statistiek, informatica, signaalverwerking, computervisie, datamining en bio-informatiek.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Kernstatistische methoden toepassen op patroonherkenning.
• Sleutelmodellen zoals neurale netwerken en kernelmethoden gebruiken voor gegevensanalyse.
• Geavanceerde technieken implementeren voor complex probleemoplossen.
• Voorspellingsnauwkeurigheid verbeteren door verschillende modellen te combineren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en data-analisten die voorspellende modellen willen automatiseren, evalueren en beheren met behulp van de machine learning-mogelijkheden van DataRobot.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Laad datasets in DataRobot om gegevens te analyseren, te beoordelen en de kwaliteit te controleren.
• Bouw en train modellen om belangrijke variabelen te identificeren en voorspellingsdoelen te halen.
• Interpreteer modellen om waardevolle inzichten te creëren die nuttig zijn bij het nemen van zakelijke beslissingen.
• Bewaak en beheer modellen om geoptimaliseerde voorspellingsprestaties te behouden.

In deze les worden de leerlingen ondergedompeld in een interactieve omgeving waar ze te zien krijgen hoe ze hun eigen systemen kunnen scannen, testen, hacken en beveiligen. De lab-intensieve omgeving geeft elke student diepgaande kennis en praktische ervaring met de huidige essentiële beveiligingssystemen. Studenten zullen beginnen met te begrijpen hoe perimeterverdediging werkt en vervolgens worden geleid tot het scannen en aanvallen van hun eigen netwerken, geen enkel echt netwerk wordt geschaad. Studenten leren vervolgens hoe indringers privileges escaleren en welke stappen kunnen worden genomen om een systeem te beveiligen. Studenten leren ook over inbraakdetectie, beleidscreatie, social engineering, DDoS-aanvallen, bufferoverloop en viruscreatie. Wanneer een student deze intensieve 5-daagse les verlaat, zullen ze praktische kennis en ervaring hebben in ethisch hacken.

Het doel van de Ethical Hacking Training is:

• Vaststellen en beheren van minimumnormen voor het certificeren van professionele informatiebeveiligingsspecialisten in ethische hackmaatregelen.
• Informeer het publiek dat gediplomeerde personen aan de minimumnormen voldoen of deze overtreffen.
• Versterk ethisch hacken als een uniek en zelfregulerend beroep.

Audiëntie:

De cursus is ideaal voor mensen die werken in functies zoals, maar niet beperkt tot:

• Beveiligingsingenieurs
• Adviseurs op het gebied van beveiliging
• Beveiligingsmanagers
• IT Directeur/Managers
• Veiligheids-auditors
• IT-systeembeheerders
• IT-netwerkbeheerders
• Netwerk Architecten
• Ontwikkelaars

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers, data-analisten en ontwikkelaars die AutoML producten en functies willen verkennen om met minimale inspanning aangepaste ML-trainingsmodellen te maken en te implementeren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Verken de productlijn AutoML om verschillende services voor verschillende gegevenstypen te implementeren.
• Bereid gegevenssets voor en label ze om aangepaste ML-modellen te maken.
• Train en beheer modellen om nauwkeurige en eerlijke machine learning-modellen te produceren.
• Maak voorspellingen met behulp van getrainde modellen om te voldoen aan bedrijfsdoelstellingen en -behoeften.

Waarom zou je moeten deelnemen?

Het Gecertificeerde Lead Ethical Hacker trainingprogramma stelt je in staat om de noodzakelijke expertise op te bouwen om penetratietests uit te voeren op informatiesystemen door erkende principes, procedures en penetratietest-technieken toe te passen, met als doel mogelijke bedreigingen op een computer netwerk te identificeren. Tijdens dit trainingprogramma zal je de kennis en vaardigheden verwerven om een penetratietest-project of -team te beheren, evenals interne en externe pentests te plannen en uit te voeren, in overeenstemming met verschillende standaarden zoals het Penetration Testing Execution Standard (PTES) en het Open Source Security Testing Methodology Manual (OSSTMM). Bovendien zal je ook een grondig begrip krijgen van hoe je rapporten en maatregelen kunt opstellen. Daarnaast kun je door middel van praktische oefeningen de penetratietest-technieken beheersen en de vaardigheden verwerven die nodig zijn om een pentest-team te leiden, evenals klantcommunicatie en conflictoplossing.

Het Gecertificeerde Lead Ethical Hacking trainingprogramma biedt een technische visie op informatiekwesties door middel van ethisch hacken, met gebruikmaking van veelvoorkomende technieken zoals informatieverzameling en kwetsbaarheidsonderzoek, zowel binnen als buiten het bedrijfsnetwerk.

Het trainingprogramma is ook compatibel met de NICE (The National Initiative for Cybersecurity Education) Protect and Defend framework.

Nadat je de nodige kennis en vaardigheden in ethisch hacken hebt verworven, kun je het examen doen en solliciteren naar de "PECB Gecertificeerde Lead Ethical Hacker"-benoeming. Door een PECB Lead Ethical Hacker-certificaat te bezitten, kan je aantonen dat je de praktische vaardigheden hebt verworven om penetratietests uit te voeren en te beheren volgens best practices.

Wie zou moeten deelnemen?

• Persoonlijke die geïnteresseerd zijn in IT-beveiliging, en met name in Ethisch Hacken, om meer over het onderwerp te leren of een proces van professionele heroriëntatie te starten.
• Informatiebeveiligingsmedewerkers en professionals die de technieken van ethisch hacken en penetratietests willen beheersen.
• Managers of consultants die willen leren hoe ze het proces van penetratietests kunnen beheren.
• Auditors die penetratietests willen uitvoeren en leiden.
• Persoonlijke die verantwoordelijk zijn voor de beveiliging van informatiesystemen binnen een organisatie.
• Technische experts die willen leren hoe ze een pentest kunnen voorbereiden.
• Cybersecurity-professionals en informatiebeveiligingsploegleden.

De Certified Ethical Hacker certificering is een zeer gewilde cybersecurity certificering wereldwijd.

Dit programma bevat zowel instructie als oefeningen om studenten klaar te maken voor het CEH certificaatsexamen en het praktijkexamen. Kandidaten die beide examens met succes halen, ontvangen de CEH Master-credentiaal naast hun CEH-certificering.

Studenten krijgen de keuze om ofwel de CPENT- of de CHFI-cursus aan hun pakket toe te voegen.

Training voor de Certified Penetration Testing Professional (CPENT) cursus of de Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) cursus wordt via EC-Council’s online, zelfstandig uitvoerbare streamingvideo programma gegeven aan elke student.

CPENT (Pen-test):
Leer studenten hoe ze de concepten en tools die in het CEH-programma worden geleerd, kunnen toepassen op een pen-test methode in een live cyber range.

CHFI (Computer Forensics):
Leer studenten een methodische benadering van computerforensiek, inclusief zoeken en in beslag nemen, bewijsketen, verwerving, bewaring, analyse en rapportage van digitale bewijzen.

Cursusbeschrijving

CEH biedt een diepgaand inzicht in de fases van ethisch hacken, verschillende aanvalsscenarios en preventieve tegenmaatregelen. Het zal je leren hoe hackers denken en zich op vijandige wijze gedragen, zodat je beter gepositioneerd bent om je beveiligingsinfrastructuur in te richten en toekomstige aanvallen af te weren. Een begrip van systeemzwaktes en kwetsbaarheden helpt organisaties hun systeembeveiliging te versterken om het risico op een incident te minimaliseren.

CEH is gebouwd met een praktijkgerichte omgeving en systematisch proces in elke domein en methode van ethisch hacken, waardoor je de gelegenheid krijgt om het vereiste kennis en vaardigheden te demonstreren die nodig zijn om het CEH-credentiaal te behalen. Je zal blootgesteld worden aan een volledig andere houding ten aanzien van de verantwoordelijkheden en maatregelen die nodig zijn om veilig te blijven.

Doelgroep

• Wetshandhavingpersoneel
• Systeembeheerders
• Beveiligingsmedewerkers
• Defensie- en militairen personeel
• Juridische professionals
• Bankiers
• Beveiligingsexperts

Over de Certified Ethical Hacker Master

Om het CEH Master-certificaat te behalen, moet je het CEH Practicaalexamen halen. Het CEH Practicaalexamen is ontworpen om studenten de mogelijkheid te geven om te demonstreren dat ze de principes die in het CEH-programma worden geleerd, kunnen uitvoeren. Het praktijkexamen vereist van je dat je de toepassing van ethische hacktechnieken zoals dreigingsevenaaridentificatie, netwerkscannen, OS-detectie, kwetsbaarheidsanalyse, systeemhacken en meer kunt demonstreren.

Het CEH Practicaalexamen bevat geen simulaties. In plaats daarvan zal je een live range moeten uitdagen die is ontworpen om een bedrijfsnetwerk te imiteren door middel van live virtuele machines, netwerken en applicaties.

Het succesvol afleggen van de uitdagingen in het CEH Practicaalexamen is de volgende stap na het behalen van de Certified Ethical Hacker (CEH)-certificering. Met successvol halen van zowel het CEH-examen als het CEH Practicaalexamen verdien je een extra certificaat, namelijk CEH Master.

Over de Certified Ethical Hacker Practical

Om te bewijzen dat je bekwam bent in ethisch hacken, testen we je vaardigheden met echte uitdagingen in een echte omgeving, waarbij je gebruik maakt van laboratoria en tools om specifieke ethische hacking-uitdagingen binnen een tijdsperiode te voltooien, net zoals je dat zou doen in de echte wereld.

Het EC-Council CEH (Practical) examen bestaat uit een complex netwerk dat een groot organisaties echte netwerkomgeving nabootst en bestaat uit verschillende netwerksystemen (waaronder DMZ, Firewalls, enz.). Je moet je ethische hackvaardigheden inzetten om real-time kwetsbaarheden te ontdekken en te exploiteren, terwijl je de systemen ook audit.

Over CPENT

EC-Council’s Certified Penetration Tester (CPENT) programma draait volledig om het uitvoeren van een penetratietest en zal je leren hoe je in een bedrijfsnetwerk moet opereren dat aangevallen, geëxploiteerd, ontweken en verdedigd moet worden. Als je alleen gewerkt hebt in vlakke netwerken, zal CPENT’s live oefenomgeving je leren hoe je je vaardigheden op een hoger niveau kunt brengen door je te leren hoe je IoT-systemen, OT-systemen kunt testen, hoe je je eigen exploits kunt schrijven, je eigen tools kunt bouwen, geavanceerde binair exploitatie kunt uitvoeren, dubbele pivot kan toepassen om verborgen netwerken te bereiken en scripts en exploits kunt aanpassen om bij de innerlijkste segmenten van het netwerk te komen.

Over CHFI

De Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) cursus biedt de beveiligingsdiscipline van digitale forensiek in een leveranciarnetwerkneutrale benadering. CHFI is een omvattende cursus die belangrijke forense onderzoeksscenario's dekt en studenten de noodzakelijke praktijkervaring laat opdoen met verschillende forense onderzoekstechnieken en standaardforensische tools die nodig zijn om succesvol een computerforenisch onderzoek te voeren.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of ter plekke) is gericht op ontwikkelaars die Google’s ML Kit willen gebruiken om machine learning-modellen te bouwen die zijn geoptimaliseerd voor verwerking op mobiele apparaten.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De noodzakelijke ontwikkelomgeving instellen om met het ontwikkelen van machine learning-functies voor mobiele apps te beginnen.
• Nieuwe machine learning-technologieën integreren in Android- en iOS-apps met behulp van de ML Kit APIs.
• Bestaande apps verbeteren en optimaliseren met behulp van de ML Kit SDK voor op-apparaatverwerking en implementatie.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en softwareontwikkelaars die Random Forest willen gebruiken om machine learning-algoritmen te bouwen voor grote datasets.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De noodzakelijke ontwikkelomgeving in te stellen om te beginnen met het bouwen van machine learning-modellen met Random Forest.
• De voordelen van Random Forest te begrijpen en te leren hoe je het kunt implementeren om classificatie- en regressieproblemen op te lossen.
• Te leren hoe je grote datasets kunt beheren en de verschillende beslissingsbomen in Random Forest kunt interpreteren.
• De prestaties van machine learning-modellen te evalueren en te optimaliseren door hyperparameters af te stellen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor data-analisten op gemiddeld niveau die willen leren hoe ze RapidMiner kunnen gebruiken om waarden te schatten en te projecteren en analytische tools willen gebruiken voor het voorspellen van tijdreeksen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Leer de CRISP-DM-methodologie toe te passen, selecteer de juiste machine learning-algoritmen en verbeter de modelconstructie en -prestaties.
• Gebruik RapidMiner om waarden te schatten en te projecteren, en gebruik analytische hulpmiddelen voor het voorspellen van tijdreeksen.

RapidMiner is een open source datawetenschapssoftwareplatform voor snelle prototyping en ontwikkeling van applicaties. Het omvat een geïntegreerde omgeving voor gegevensvoorbereiding, machine learning, deep learning, text mining en voorspellende analyses. 

In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze RapidMiner Studio kunnen gebruiken voor gegevensvoorbereiding, machine learning en implementatie van voorspellende modellen. 

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeren en configureren RapidMiner
• Gegevens voorbereiden en visualiseren met RapidMiner
• Machine learning-modellen valideren
• Mashup data en creëer voorspellende modellen
• Operationaliseren van predictive analytics binnen een bedrijfsproces
• Problemen oplossen en optimaliseren RapidMiner

Audiëntie

• Datawetenschappers
• Ingenieurs
• Ontwikkelaars

Vorm van de cursus

• Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening

Notitie

• Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.