Künstliche Intelligenz in der Cybersecurity: Bedrohungserkennung & -reaktion Schulung

Dieses von einem Trainer geleitete, Live-Training in Österreich (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 Österreich (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 Österreich (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 Österreich (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 Österreich (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 Österreich (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 Österreich (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 Zertifizierung als Certified Ethical Hacker (CEH) ist eine weltweit gefragte Zertifizierung im Bereich Cybersecurity.

Dieses Programm umfasst Unterricht und Praxis, um die Studierenden auf die CEH-Zertifizierungsprüfung sowie die praktische CEH-Prüfung vorzubereiten. Kandidaten, die beide Prüfungen erfolgreich bestehen, erlangen das CEH Master-Zertifikat sowie ihre CEH-Zertifizierung.

Studierende haben die Möglichkeit, entweder den CPENT- oder den CHFI-Kurs zu ihrem Paket hinzuzufügen.

Jeder Studierende erhält eine Schulung für den Certified Penetration Testing Professional (CPENT)-Kurs oder den Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI)-Kurs über das online, selbstgesteuerte Streaming-Video-Programm des EC-Councils.

CPENT (Pen-Test):
Lehrt Studierende, die Konzepte und Tools aus dem CEH-Programm auf eine Pen-Test-Methode in einem lebendigen Cyber-Range anzuwenden.

CHFI (Computer Forensik):
Lehrt Studierende einen methodischen Ansatz zur Computerforensik, einschließlich Suchen und Beschlagnahme, Beweiskette, Sicherstellung, Erhaltung, Analyse und Berichterstattung digitaler Beweise.

Kursbeschreibung

CEH bietet ein umfassendes Verständnis der Phasen des ethischen Hackings, verschiedener Angriffsvektoren und vorbeugender Gegenmaßnahmen. Es wird Ihnen gezeigt, wie Hacker denken und sich bösartig verhalten, sodass Sie besser gerüstet sind, Ihre Sicherheitsinfrastruktur einzurichten und zukünftige Angriffe abzuwehren. Ein Verständnis von Systemschwächen und -lücken hilft Organisationen, ihre System-Sicherheitskontrollen zu stärken, um das Risiko eines Vorfalls zu minimieren.

CEH wurde entwickelt, um eine praxisnahe Umgebung und einen systematischen Prozess in jedem Bereich der ethischen Hacking-Methodik einzubeziehen. Dies gibt Ihnen die Möglichkeit, die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten zu erwerben, die Sie benötigen, um das CEH-Zertifikat zu erlangen. Sie werden einer vollkommen anderen Einstellung gegenüber den Verantwortlichkeiten und Maßnahmen ausgesetzt, die erforderlich sind, um sicher zu sein.

Zielgruppe

• Justizbehörden
• Systemadministratoren
• Sicherheitsbeauftragte
• Militärisches und Verteidigungspersonal
• Juristische Berufsgruppen
• Bankiers
• Sicherheitsfachleute

Über den Certified Ethical Hacker Master

Um die CEH Master-Zertifizierung zu erlangen, müssen Sie die CEH-Praktikumsprüfung bestehen. Die CEH-Praktikumsprüfung wurde entwickelt, um Studierenden die Gelegenheit zu geben, ihre Fähigkeiten anzuwenden, die in der CEH-Kurslehre vermittelt werden. Die Prüfung erfordert von Ihnen, dass Sie ethische Hacking-Techniken wie die Identifikation von Angriffsvektoren, Netzwerkscanning, Betriebssystemerkennung, Schwachstellenanalyse, Systemhacking und mehr zu demonstrieren.

Die CEH-Praktikumsexam enthält keine Simulationen. Stattdessen werden Sie eine live-Umgebung herausfordern, die so konzipiert wurde, um ein Unternehmensnetzwerk zu imitieren, indem es lebende virtuelle Maschinen, Netzwerke und Anwendungen verwendet.

Das erfolgreich Bewältigen der Herausforderungen in der CEH-Praktikumsprüfung ist der nächste Schritt nach der Erreichung der Certified Ethical Hacker (CEH)-Zertifizierung. Erfolgreich beide Prüfungen, die CEH- und die CEH-Praktikumsprüfung, zu bestehen, verleiht Ihnen das zusätzliche Zertifikat CEH Master.

Über den Certified Ethical Hacker Practical

Um zu beweisen, dass Sie im ethischen Hacking geschickt sind, testen wir Ihre Fähigkeiten mit realweltlichen Herausforderungen in einer realweltlichen Umgebung, wobei Sie unter Verwendung von Laboren und Werkzeugen innerhalb eines Zeitlimits spezifische ethische Hacking-Herausforderungen bewältigen müssen, wie es auch in der Realität der Fall ist.

Die EC-Council CEH (Praktikum) Prüfung besteht aus einem komplexen Netzwerk, das ein großes Unternehmen realitätsnah nachbildet und verschiedene Netzwerksysteme (einschließlich DMZ, Firewalls, usw.) umfasst. Sie müssen Ihre ethischen Hacking-Fähigkeiten anwenden, um Echtzeit-Schwachstellen zu entdecken und auszunutzen, während Sie die Systeme auch überprüfen.

Über CPENT

Das Certified Penetration Tester (CPENT)-Programm des EC-Councils konzentriert sich auf den Pen-Test und lehrt Sie, in einer Unternehmensnetzwerkumgebung zu arbeiten, die angegriffen, ausgebeutet, umgangen und verteidigt werden muss. Wenn Sie bisher nur in flachen Netzwerken gearbeitet haben, wird CPENTs live Praxis-Range Ihnen beibringen, Ihre Fähigkeiten auf das nächste Level zu heben, indem es Ihnen zeigt, wie man IoT-Systeme, OT-Systeme hackt und eigene Ausnutzungen schreibt, eigene Werkzeuge baut, fortgeschrittene Binäre ausnutzt, um verborgene Netzwerke zu erreichen, und Skripte und Ausnutzungen anpasst, um in die innersten Segmente des Netzwerks vorzudringen.

Über CHFI

Der Kurs zum Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) liefert die Sicherheitsdisziplin der Digitalforensik in einer herstellerspezifisch neutralen Perspektive. CHFI ist ein umfassender Kurs, der die wichtigsten forensischen Untersuchungsszenarien abdeckt und den Studierenden die notwendige praktische Erfahrung mit verschiedenen forensischen Untersuchungstechniken und standardmäßigen forensischen Werkzeugen vermittelt, die für eine erfolgreiche Computerforensik 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 Österreich (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 Österreich (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.