AI-gesteuerte Cybersecurity: Fortgeschrittene Bedrohungserkennung & -reaktion Schulung

Dieses von einem Trainer geleitete, Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Softwareentwickler, die AdaBoost verwenden möchten, um Boosting-Algorithmen für maschinelles Lernen mit Python zu erstellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um Maschinenlernmodelle mit AdaBoost zu erstellen.
• Das Ensemble-Learning-Verfahren zu verstehen und adaptive Boosting zu implementieren.
• Zu lernen, wie man AdaBoost-Modelle erstellt, um Maschinenlernalgorithmen in Python zu verbessern.
• Hyperparameter-Tuning zu verwenden, um die Genauigkeit und Leistung von AdaBoost-Modellen zu erhöhen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und technisch weniger versierte Personen, die Auto-Keras verwenden möchten, um den Prozess der Auswahl und Optimierung eines maschinellen Lernmodells zu automatisieren.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• den Prozess des Trainings von hocheffizienten maschinellen Lernmodellen zu automatisieren.
• Automatisch nach den besten Parametern für Deep-Learning-Modelle zu suchen.
• Hochpräzise Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
• die Möglichkeiten des maschinellen Lernens für die Lösung realer Geschäftsprobleme zu nutzen.

Diese von einem Trainer geleitete, lebende Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an technische Teilnehmer mit Hintergrund in maschinellem Lernen, die Modelle zur Erkennung komplexer Muster in Big Data unter Verwendung von AutoML-Frameworks optimieren möchten.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit unterschiedlichem Kenntnisstand, die die Google AutoML-Plattform nutzen möchten, um individuelle Chatbots für verschiedene Anwendungen zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Chatbot-Entwicklung zu verstehen.
• Die Google Cloud-Plattform zu navigieren und auf AutoML zuzugreifen.
• Daten für das Training von Chatbot-Modellen vorzubereiten.
• Benutzerdefinierte Chatbot-Modelle mit AutoML zu trainieren und zu bewerten.
• Einsatz und Integration von Chatbots in verschiedene Plattformen und Kanäle.
• Überwachen und optimieren Sie die Chatbot-Leistung im Laufe der Zeit.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) behandelt verschiedene Aspekte der Unternehmenssicherheit, von KI bis hin zur Datenbanksicherheit. Es enthält auch eine Auffrischung der neuesten Werkzeuge, Prozesse und Einstellungen, die benötigt werden, um sich gegen Angriffe zu schützen.

Dieser von einem Trainer geführte Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) bietet eine Einführung in das Gebiet der Mustererkennung und maschinellem Lernen. Er berührt praktische Anwendungen in Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Datenanalyse und Bioinformatik.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Kernstatistische Methoden auf Mustererkennung anzuwenden.
• Schlüsselmodelle wie neuronale Netzwerke und Kerntechniken zur Datenanalyse zu verwenden.
• Fortgeschrittene Techniken für komplexe Problemlösungen umzusetzen.
• Durch die Kombination verschiedener Modelle die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Datenanalysten, die Vorhersagemodelle mit den Funktionen des maschinellen Lernens von DataRobot automatisieren, bewerten und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Datensätze in DataRobot zu laden, um Daten zu analysieren, zu bewerten und ihre Qualität zu prüfen.
• Modelle erstellen und trainieren, um wichtige Variablen zu identifizieren und Vorhersageziele zu erreichen.
• Modelle zu interpretieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für Geschäftsentscheidungen nützlich sind.
• Modelle zu überwachen und zu verwalten, um eine optimierte Vorhersageleistung zu erhalten.

In diesem Kurs tauchen die Teilnehmer in eine interaktive Umgebung ein, in der ihnen gezeigt wird, wie sie ihre eigenen Systeme scannen, testen, hacken und sichern können. Die intensive Laborumgebung vermittelt den Kursteilnehmern tiefgreifende Kenntnisse und praktische Erfahrungen mit den wichtigsten aktuellen Sicherheitssystemen. Die Teilnehmer lernen zunächst die Funktionsweise der Perimeterverteidigung kennen und werden dann dazu angeleitet, ihre eigenen Netzwerke zu scannen und anzugreifen, wobei kein echtes Netzwerk beschädigt wird. Anschließend lernen die Teilnehmer, wie Eindringlinge ihre Privilegien ausweiten und welche Schritte zur Sicherung eines Systems unternommen werden können. Die Teilnehmer lernen auch etwas über Intrusion Detection, die Erstellung von Richtlinien, Social Engineering, DDoS-Angriffe, Buffer Overflows und die Erstellung von Viren. Am Ende dieses 5-tägigen Intensivkurses verfügen die Teilnehmer über praktische Kenntnisse und Erfahrungen im Bereich Ethical Hacking.

Das Ziel des Ethical Hacking Trainings ist es:

• Mindeststandards für die Zertifizierung professioneller Informationssicherheitsspezialisten in Bezug auf Ethical Hacking festzulegen und zu regeln.
• Die Öffentlichkeit darüber zu informieren, dass die zertifizierten Personen die Mindeststandards erfüllen oder übertreffen.
• Ethical Hacking als einzigartigen und selbstregulierenden Beruf zu stärken.

Zielpublikum:

Der Kurs ist ideal für Personen, die in folgenden Positionen arbeiten, aber nicht darauf beschränkt sind

• Sicherheitsingenieure
• Sicherheitsberater
• Sicherheits-Manager
• IT-Direktor/Manager
• Sicherheitsauditoren
• IT-Systemadministratoren
• IT-Netzwerkadministratoren
• Netzwerk-Architekten
• Entwickler

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Datenanalysten und Entwickler, die die Produkte und Funktionen von AutoML kennenlernen möchten, um benutzerdefinierte ML-Schulungsmodelle mit minimalem Aufwand zu erstellen und einzusetzen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die AutoML-Produktlinie zu erkunden, um verschiedene Dienste für unterschiedliche Datentypen zu implementieren.
• Datensätze vorbereiten und beschriften, um benutzerdefinierte ML-Modelle zu erstellen.
• Modelle zu trainieren und zu verwalten, um genaue und faire maschinelle Lernmodelle zu erstellen.
• Vorhersagen mit trainierten Modellen treffen, um Geschäftsziele und -anforderungen zu erfüllen.

Die Certified Ethical Hacker-Zertifizierung ist eine weltweit gefragte Cybersicherheits-Zertifizierung.

Dieses Programm beinhaltet Unterricht und Praxis, um die Teilnehmer auf die CEH-Zertifizierungsprüfung und die CEH-Praxisprüfung vorzubereiten. Kandidaten, die beide Prüfungen erfolgreich ablegen, erhalten neben der CEH-Zertifizierung auch den CEH-Master-Schein.

Die Teilnehmer haben die Wahl, entweder den CPENT- oder den CHFI-Kurs zu ihrem Paket hinzuzufügen.

Die Schulung für den Kurs Certified Penetration Testing Professional (CPENT) oder den Kurs Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) erhält jeder Teilnehmer über das Online-Streaming-Videoprogramm von EC-Council, das im Selbststudium absolviert werden kann.

CPENT (Pen-Tests):
Lehrt die Teilnehmer, wie sie die im CEH-Programm gelehrten Konzepte und Tools auf eine Pen-Test-Methodik in einem Live-Cyber-Bereich anwenden können.

CHFI (Computer-Forensik):
Vermittelt den Kursteilnehmern einen methodischen Ansatz für die Computerforensik, einschließlich Durchsuchung und Beschlagnahmung, Beweiskette, Erwerb, Aufbewahrung, Analyse und Berichterstattung von digitalen Beweisen.

Beschreibung des Kurses

Der CEH-Kurs vermittelt ein umfassendes Verständnis der Phasen des ethischen Hackings, verschiedener Angriffsvektoren und präventiver Gegenmaßnahmen. Sie lernen, wie Hacker denken und böswillig handeln, so dass Sie besser in der Lage sind, Ihre Sicherheitsinfrastruktur einzurichten und sich gegen zukünftige Angriffe zu verteidigen. Das Verständnis von Systemschwächen und -verwundbarkeiten hilft Unternehmen, ihre System-Sicherheitskontrollen zu stärken, um das Risiko eines Vorfalls zu minimieren.

Der CEH wurde so konzipiert, dass er eine praktische Umgebung und einen systematischen Prozess für jeden Bereich und jede Methode des Ethical Hacking umfasst, so dass Sie die Möglichkeit haben, das erforderliche Wissen und die Fähigkeiten nachzuweisen, die für den Erwerb des CEH-Zertifikats erforderlich sind. Sie werden eine völlig andere Haltung gegenüber den Verantwortlichkeiten und Maßnahmen einnehmen, die erforderlich sind, um sicher zu sein.

Wer sollte teilnehmen

• Mitarbeiter von Strafverfolgungsbehörden
• Systemadministratoren
• Sicherheitsbeauftragte
• Verteidigungs- und Militärpersonal
• Juristen
• Bankangestellte
• Sicherheitsexperten

Über den Certified Ethical Hacker Master

Um die CEH-Master-Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie die CEH-Praxisprüfung ablegen. Die CEH-Praxisprüfung wurde entwickelt, um den Teilnehmern die Möglichkeit zu geben, zu beweisen, dass sie die im CEH-Kurs gelehrten Prinzipien ausführen können. In der praktischen Prüfung müssen Sie die Anwendung von Ethical Hacking-Techniken wie Identifizierung von Bedrohungsvektoren, Netzwerk-Scans, Erkennung von Betriebssystemen, Schwachstellenanalyse, System-Hacking und mehr demonstrieren.

Die praktische CEH-Prüfung enthält keine Simulationen. Vielmehr werden Sie eine Live-Prüfung absolvieren, die so konzipiert wurde, dass sie ein Unternehmensnetzwerk durch den Einsatz von virtuellen Maschinen, Netzwerken und Anwendungen imitiert.

Die erfolgreiche Bewältigung der Aufgaben in der CEH-Praxisprüfung ist der nächste Schritt nach dem Erwerb der Zertifizierung zum Certified Ethical Hacker (CEH). Wenn Sie sowohl die CEH-Prüfung als auch die CEH-Praxisprüfung erfolgreich bestehen, erhalten Sie die zusätzliche Zertifizierung CEH Master.

Über die praktische Prüfung zum Certified Ethical Hacker

Um Ihre Fähigkeiten im Bereich des Ethical Hacking nachzuweisen, testen wir Ihre Fähigkeiten mit realen Herausforderungen in einer realen Umgebung. Dabei kommen Labore und Tools zum Einsatz, mit denen Sie innerhalb eines Zeitlimits bestimmte Herausforderungen im Bereich des Ethical Hacking bewältigen müssen, so wie Sie es auch in der realen Welt tun würden.

Die EC-Council CEH (Practical)-Prüfung besteht aus einem komplexen Netzwerk, das das reale Netzwerk eines großen Unternehmens nachbildet und aus verschiedenen Netzwerksystemen besteht (einschließlich DMZ, Firewalls usw.). Sie müssen Ihre Ethical-Hacking-Fähigkeiten anwenden, um Schwachstellen in Echtzeit zu entdecken und auszunutzen und gleichzeitig die Systeme zu überprüfen.

Über CPENT

Beim Certified Penetration Tester (CPENT)-Programm von EC-Council dreht sich alles um den Pen-Test. Sie lernen, in einer Unternehmensnetzwerkumgebung zu agieren, die angegriffen, ausgenutzt, umgangen und verteidigt werden muss. Wenn Sie bisher nur in flachen Netzwerken gearbeitet haben, werden Sie im CPENT-Live-Praxisbereich lernen, Ihre Fähigkeiten auf die nächste Stufe zu heben, indem Sie Pen-Tests für IoT- und OT-Systeme durchführen und lernen, wie Sie Ihre eigenen Exploits schreiben, Ihre eigenen Tools erstellen, fortgeschrittene Binärdateien ausnutzen, Double Pivot anwenden, um auf versteckte Netzwerke zuzugreifen, und Skripte und Exploits anpassen, um in die innersten Segmente des Netzwerks zu gelangen.

Über CHFI

Der Kurs Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) vermittelt die Sicherheitsdisziplin der digitalen Forensik aus einer herstellerneutralen Perspektive. CHFI ist ein umfassender Kurs, der die wichtigsten forensischen Untersuchungsszenarien abdeckt und es den Kursteilnehmern ermöglicht, die notwendigen praktischen Erfahrungen mit verschiedenen forensischen Untersuchungstechniken und forensischen Standardtools zu sammeln, die für die erfolgreiche Durchführung einer forensischen Computeruntersuchung erforderlich sind.

Dieses von einem Dozenten angeleitete, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die Googles ML Kit nutzen möchten, um maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die für die Verarbeitung auf mobilen Geräten optimiert sind.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Auf der nötigen Entwicklungsumgebung zu setzten, um maschinelles Lernen in mobile Apps zu integrieren.
• Mit den ML Kit APIs neue maschinelle Lernfunktionen in Android- und iOS-Apps zu integrieren.
• Vorhandene Apps mit dem ML Kit SDK zu erweitern und zu optimieren, um die Verarbeitung und Bereitstellung auf dem Gerät zu verbessern.

Pattern Matching ist eine Technik zur Lokalisierung bestimmter Muster in einem Bild. Sie kann verwendet werden, um das Vorhandensein bestimmter Merkmale in einem aufgenommenen Bild zu bestimmen, z. B. das erwartete Etikett auf einem fehlerhaften Produkt in einer Fertigungsstraße oder die bestimmten Abmessungen eines Bauteils. Es unterscheidet sich von "Pattern Recognition" (das allgemeine Muster auf der Grundlage größerer Sammlungen verwandter Muster erkennt) dadurch, dass es spezifisch vorgibt, wonach wir suchen, und uns dann sagt, ob das erwartete Muster vorhanden ist oder nicht.

Format des Kurses

• Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Musterabgleichs verwendet werden, wie er für Machine Vision gilt.

Diese von einem Trainer geleitete, live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Softwareingenieure, die Random Forest nutzen möchten, um Maschinelles Lernen für große Datensätze zu implementieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um Maschinelles Lernen mit Random Forest zu beginnen.
• Die Vorteile von Random Forest zu verstehen und dessen Implementierung zur Lösung von Klassifikations- und Regressionsproblemen zu erlernen.
• Zu lernen, wie man große Datensätze verarbeitet und mehrere Entscheidungsbaumstruktur in Random Forest interpretiert.
• Die Leistung von Modellen des Maschinellen Lernens durch Anpassung der Hyperparameter zu bewerten und zu optimieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalysten, die lernen möchten, wie man RapidMiner verwendet, um Werte zu schätzen und zu projizieren und Analysewerkzeuge für Zeitreihenprognosen zu nutzen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die CRISP-DM-Methodik anzuwenden, geeignete Algorithmen für maschinelles Lernen auszuwählen und die Modellkonstruktion und -leistung zu verbessern.
• RapidMiner zu verwenden, um Werte zu schätzen und zu projizieren, und analytische Werkzeuge für Zeitreihenprognosen zu nutzen.

RapidMiner ist eine quelloffene Data-Science-Softwareplattform für Rapid Application Prototyping und Entwicklung. Sie umfasst eine integrierte Umgebung für Datenaufbereitung, maschinelles Lernen, Deep Learning, Text Mining und prädiktive Analysen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie RapidMiner Studio für die Datenaufbereitung, das maschinelle Lernen und die Bereitstellung von Vorhersagemodellen nutzen können.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Installieren und Konfigurieren von RapidMiner
• Daten mit RapidMiner aufbereiten und visualisieren
• Modelle für maschinelles Lernen zu validieren
• Daten zu mischen und Vorhersagemodelle zu erstellen
• Predictive Analytics innerhalb eines Geschäftsprozesses zu operationalisieren
• Fehlerbehebung und Optimierung RapidMiner

Zielgruppe

• Datenwissenschaftler
• Ingenieure
• Entwickler

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.