AI-Powered Cybersecurity: Advanced Threat Detection & Response Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) behandelt de verschillende aspecten van bedrijfsbeveiliging, van AI tot databasebeveiliging. Het omvat ook dekking van de nieuwste tools, processen en mentaliteit die nodig zijn om te beschermen tegen aanvallen.

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

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.

Deze live training in Nederland (online of ter plaatse) onder leiding van een instructeur is bedoeld voor technische personen met een achtergrond in machine learning die de machine learning-modellen willen optimaliseren die worden gebruikt voor het detecteren van complexe patronen in big data.

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

• Installeer en evalueer verschillende open source AutoML tools (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, enz.)
• Train machine learning-modellen van hoge kwaliteit.
• Los verschillende soorten gesuperviseerde machine learning-problemen efficiënt op.
• Schrijf alleen de benodigde code om het geautomatiseerde machine learning-proces te starten.

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.

Waarom zou je aanwezig zijn?

Met de Certified Lead Ethical Hacker-training kunt u de nodige expertise ontwikkelen om penetratietests van informatiesystemen uit te voeren door erkende principes, procedures en penetratietesttechnieken toe te passen om potentiële bedreigingen op een computernetwerk te identificeren. Tijdens deze training krijgt u de kennis en vaardigheden om een penetratietestproject of -team te beheren, evenals interne en externe pentests te plannen en uit te voeren, in overeenstemming met verschillende normen, zoals de Penetration Testing Execution Standard (PTES) en de Open Source Security Testing Methodology Manual (OSSTMM). Bovendien krijgt u ook een grondig inzicht in het opstellen van rapporten en tegenmaatregelen. Bovendien kun je door praktische oefeningen de penetratietesttechnieken beheersen en de vaardigheden verwerven die nodig zijn om een pentest-team te beheren, evenals klantcommunicatie en conflictoplossing.

De training Certified Lead Ethical Hacking biedt een technische visie op informatiebeveiliging door ethisch hacken, met behulp van veelgebruikte technieken zoals het verzamelen van informatie en detectie van kwetsbaarheden, zowel binnen als buiten een bedrijfsnetwerk.

De training is ook compatibel met het NICE (het National Initiative for Cybersecurity Education) Protect and Defend framework.

Nadat u de nodige kennis en vaardigheden op het gebied van ethisch hacken heeft opgedaan, kunt u het examen afleggen en het crediteurschap "PECB Certified Lead Ethical Hacker" aanvragen. Met een PECB Lead Ethical Hacker-certificaat kunt u aantonen dat u de praktische vaardigheden hebt verworven voor het uitvoeren en beheren van penetratietests volgens de beste praktijken.

Wie zou moeten deelnemen?

• Personen die geïnteresseerd zijn in IT-beveiliging, en met name in Ethical Hacking, om meer te weten te komen over het onderwerp of een proces van professionele heroriëntatie te starten.
• Informatiebeveiligingsfunctionarissen en professionals die ethische technieken voor hacking en penetratietests willen beheersen.
• Managers of consultants die willen leren hoe ze het penetratietestproces kunnen beheersen.
• Auditors die professionele penetratietests willen uitvoeren en uitvoeren.
• Personen die verantwoordelijk zijn voor het handhaven van de beveiliging van informatiesystemen in een organisatie.
• Technische experts die willen leren hoe een pentest te bereiden.
• Cybersecurity-professionals en teamleden voor informatiebeveiliging.

De Certified Ethical Hacker-certificering is een gewilde cyberbeveiligingscertificering over de hele wereld.

Dit programma bevat instructie en oefening om studenten klaar te stomen voor het afleggen van het CEH-certificeringsexamen en het CEH-praktijkexamen. Kandidaten die beide examens met succes afleggen, verdienen zowel de CEH-masterreferentie als hun CEH-certificering.

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

Training voor de cursus Certified Penetration Testing Professional (CPENT) of de cursus Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) wordt aan elke student gegeven via het online, zelfstudie, streaming videoprogramma van EC-Council.

CPENT (Pen-test):
Leert studenten hoe ze de concepten en tools die in het CEH-programma worden onderwezen, kunnen toepassen op een pentestmethodologie in een live cyberbereik.

CHFI (Computer Forensisch Onderzoek):
Leert studenten een methodologische benadering van forensisch computeronderzoek, waaronder zoeken en in beslag nemen, chain of custody, verwerving, bewaring, analyse en rapportage van digitaal bewijsmateriaal.

Vakbeschrijving

CEH biedt een diepgaand inzicht in ethische hackfasen, verschillende aanvalsvectoren en preventieve tegenmaatregelen. Het leert u hoe hackers kwaadwillig denken en handelen, zodat u beter in staat bent om uw beveiligingsinfrastructuur op te zetten en u te verdedigen tegen toekomstige aanvallen. Inzicht in zwakke punten en kwetsbaarheden in het systeem helpt organisaties hun systeembeveiligingscontroles te versterken om het risico op een incident te minimaliseren.

CEH is gebouwd om een hands-on omgeving en systematisch proces te integreren in elk ethisch hackdomein en elke methodologie, waardoor u de mogelijkheid krijgt om te werken aan het bewijzen van de vereiste kennis en vaardigheden die nodig zijn om de CEH-referentie te behalen. U zult worden blootgesteld aan een geheel andere houding ten opzichte van de verantwoordelijkheden en maatregelen die nodig zijn om veilig te zijn.

Voor wie

• Wetshandhavingspersoneel
• Systeembeheerders
• Beveiligers
• Defensie en militair personeel
• Juridische professionals
• Bankiers
• Professionals in de beveiliging

Over de Certified Ethical Hacker Master

Om de CEH Master-certificering te behalen, moet u slagen voor het CEH Practical-examen. Het CEH-praktijkexamen is ontworpen om studenten de kans te geven te bewijzen dat ze de principes die in de CEH-cursus worden onderwezen, kunnen uitvoeren. Het praktijkexamen vereist dat u de toepassing van ethische hacktechnieken aantoont, zoals identificatie van bedreigingsvectoren, netwerkscanning, OS-detectie, kwetsbaarheidsanalyse, systeemhacking en meer.

De CEH Practical bevat geen simulaties. In plaats daarvan daagt u een live-bereik uit dat is ontworpen om een bedrijfsnetwerk na te bootsen door het gebruik van live virtuele machines, netwerken en applicaties.

Het succesvol afronden van de uitdagingen in het CEH-praktijkexamen is de volgende stap na het behalen van de Certified Ethical Hacker (CEH)-certificering. Als u zowel het CEH-examen als het CEH-practicum met succes aflegt, verdient u de aanvullende certificering van CEH Master.

Over de Certified Ethical Hacker Praktijk

Om te bewijzen dat je bedreven bent in ethisch hacken, testen we je vaardigheden met echte uitdagingen in een echte omgeving, met behulp van labs en tools waarbij je specifieke ethische hackuitdagingen binnen een tijdslimiet moet voltooien, net zoals je in de echte wereld zou tegenkomen.

Het EC-Council CEH (praktijk) examen bestaat uit een complex netwerk dat het echte netwerk van een grote organisatie nabootst en bestaat uit verschillende netwerksystemen (waaronder DMZ, firewalls, enz.). U moet uw ethische hackvaardigheden toepassen om realtime kwetsbaarheden te ontdekken en te exploiteren, terwijl u ook de systemen controleert.

Over CPENT

EC-Council's Certified Penetration Tester (CPENT) programma draait helemaal om de pentest en leert je te presteren in een bedrijfsnetwerkomgeving die moet worden aangevallen, uitgebuit, omzeild en verdedigd. Als je alleen in platte netwerken hebt gewerkt, zal CPENT's live oefenbereik je leren om je vaardigheden naar een hoger niveau te tillen door je te leren IoT-systemen, OT-systemen te pentesten, maar ook hoe je je eigen exploits kunt schrijven, je eigen tools kunt bouwen, geavanceerde binaire uitbuiting kunt uitvoeren, dubbele pivot om toegang te krijgen tot verborgen netwerken, en aanpassing van scripts en exploits om in de diepste segmenten van het netwerk te komen.

Over CHFI

De cursus Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) levert de beveiligingsdiscipline van digitaal forensisch onderzoek vanuit een leveranciersneutraal perspectief. CHFI is een uitgebreide cursus die de belangrijkste scenario's voor forensisch onderzoek behandelt en studenten in staat stelt de nodige praktijkervaring op te doen met verschillende forensische onderzoekstechnieken en standaard forensische hulpmiddelen die nodig zijn om met succes een forensisch computeronderzoek uit te voeren.

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.

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.

Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor 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 zijn de deelnemers in staat om:

• Stel de benodigde ontwikkelomgeving in om te beginnen met het ontwikkelen van machine learning-functies voor mobiele apps.
• Integreer nieuwe machine learning-technologieën in Android en iOS apps met behulp van de ML Kit API's. 
• Verbeter en optimaliseer bestaande apps met behulp van de ML Kit SDK voor verwerking en implementatie op het apparaat.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en software-engineers die Random Forest willen gebruiken om machine learning-algoritmen voor grote datasets te bouwen.

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

• Stel de benodigde ontwikkelomgeving in om te beginnen met het bouwen van machine learning-modellen met Random forest.
• Begrijp de voordelen van Random Forest en hoe u het kunt implementeren om classificatie- en regressieproblemen op te lossen.
• Leer omgaan met grote datasets en het interpreteren van meerdere beslisbomen in Random Forest.
• Evalueer en optimaliseer de prestaties van machine learning-modellen door de hyperparameters af te stemmen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en software-ingenieurs die AdaBoost willen gebruiken om boosting-algoritmen voor machine learning te bouwen met Python.

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

• Stel de benodigde ontwikkelomgeving in om te beginnen met het bouwen van machine learning-modellen met AdaBoost.
• Begrijp de aanpak van ensembleleren en hoe u adaptieve versterking kunt implementeren.
• Leer hoe u AdaBoost-modellen bouwt om machine learning-algoritmen te stimuleren in Python.
• Gebruik hyperparameterafstemming om de nauwkeurigheid en prestaties van AdaBoost-modellen te verbeteren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor beginnende tot gemiddelde data-analisten en datawetenschappers die Weka willen gebruiken om dataminingtaken uit te voeren.

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

• Installeer en configureer Weka.
• Begrijp de Weka omgeving en werkbank.
• Voer dataminingtaken uit met behulp van Weka.

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.

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.