Hệ thống An ninh mạng Động lực từ Trí tuệ Nhân tạo: Phát hiện và Phản ứng với Threat Khóa Học Đào Tạo

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng tới các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng AdaBoost để xây dựng các thuật toán boost cho học máy với Python.

Đến cuối khóa học, các thí sinh sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu xây dựng các mô hình học máy với AdaBoost.
• Hiểu phương pháp học tập tập hợp và cách triển khai boosting tự thích ứng.
• Học cách xây dựng các mô hình AdaBoost để tăng cường thuật toán học máy trong Python.
• Sử dụng điều chỉnh siêu tham số để tăng độ chính xác và hiệu suất của các mô hình AdaBoost.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu cũng như những người không chuyên về kỹ thuật muốn sử dụng Auto-Keras để tự động hóa quy trình lựa chọn và tối ưu hóa mô hình học máy.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tự động hóa quy trình đào tạo các mô hình học máy hiệu quả cao.
• Tự động tìm kiếm các tham số tốt nhất cho các mô hình học sâu.
• Xây dựng các mô hình học máy có độ chính xác cao.
• Sử dụng sức mạnh của học máy để giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các tham gia có nền tảng về máy học muốn tối ưu hóa các mô hình để phát hiện các mẫu phức tạp trong big data bằng cách sử dụng các khung AutoML.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia với nhiều trình độ chuyên môn khác nhau, những người muốn tận dụng nền tảng AutoML của Google để xây dựng chatbot tùy chỉnh cho nhiều ứng dụng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của phát triển chatbot.
• Điều hướng Nền tảng Đám mây Google và truy cập AutoML.
• Chuẩn bị dữ liệu để huấn luyện các mô hình chatbot.
• Huấn luyện và đánh giá các mô hình chatbot tùy chỉnh bằng cách sử dụng AutoML.
• Triển khai và tích hợp chatbot vào nhiều nền tảng và kênh khác nhau.
• Giám sát và tối ưu hóa hiệu suất chatbot theo thời gian.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này bao quát các khía cạnh khác nhau của an ninh doanh nghiệp, từ trí tuệ nhân tạo (AI) đến bảo mật cơ sở dữ liệu. Khóa học cũng đề cập đến các công cụ, quy trình và tư duy mới nhất cần thiết để bảo vệ khỏi các cuộc tấn công. 

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) cung cấp một giới thiệu về lĩnh vực nhận dạng mẫu và học máy. Khóa học đề cập đến các ứng dụng thực tế trong thống kê, khoa học máy tính, xử lý tín hiệu, thị giác máy tính, khai thác dữ liệu và tin sinh học.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Áp dụng các phương pháp thống kê cốt lõi vào nhận dạng mẫu.
• Sử dụng các mô hình chính như mạng nơ-ron và phương pháp kernel để phân tích dữ liệu.
• Triển khai các kỹ thuật nâng cao để giải quyết các vấn đề phức tạp.
• Cải thiện độ chính xác dự đoán bằng cách kết hợp các mô hình khác nhau.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu muốn tự động hóa, đánh giá và quản lý các mô hình dự đoán bằng khả năng học máy của DataRobot.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tải các tập dữ liệu vào DataRobot để phân tích, đánh giá và kiểm tra chất lượng dữ liệu.
• Xây dựng và huấn luyện mô hình để xác định các biến quan trọng và đáp ứng các mục tiêu dự đoán.
• Giải thích mô hình để tạo ra những hiểu biết sâu sắc có giá trị, hữu ích trong việc đưa ra quyết định kinh doanh.
• Giám sát và quản lý mô hình để duy trì hiệu suất dự đoán tối ưu.

Khóa học này sẽ đưa học viên vào một môi trường tương tác, nơi họ sẽ được hướng dẫn cách quét, kiểm tra, tấn công và bảo mật hệ thống của chính mình. Môi trường thực hành chuyên sâu này cung cấp cho mỗi học viên kiến thức sâu rộng và kinh nghiệm thực tế với các hệ thống bảo mật thiết yếu hiện tại. Học viên sẽ bắt đầu bằng cách hiểu cách thức hoạt động của các biện pháp phòng thủ biên, sau đó được hướng dẫn quét và tấn công mạng của riêng họ, không gây hại cho bất kỳ mạng thực nào. Học viên sau đó sẽ học cách kẻ xâm nhập leo thang đặc quyền và các bước có thể thực hiện để bảo mật hệ thống. Học viên cũng sẽ học về Phát hiện xâm nhập, Tạo chính sách, Tấn công kỹ thuật xã hội, Tấn công DDoS, Tràn bộ đệm và Tạo virus. Khi hoàn thành khóa học chuyên sâu 5 ngày này, học viên sẽ có kiến thức và kinh nghiệm thực tế về Tấn công đạo đức.

Mục đích của khóa đào tạo Tấn công đạo đức là:

• Thiết lập và quản lý các tiêu chuẩn tối thiểu để xác thực các chuyên gia bảo mật thông tin chuyên nghiệp trong các biện pháp tấn công đạo đức.
• Thông báo cho công chúng rằng các cá nhân được xác thực đáp ứng hoặc vượt quá các tiêu chuẩn tối thiểu.
• Củng cố tấn công đạo đức như một nghề nghiệp độc đáo và tự điều chỉnh.

Đối tượng:

Khóa học này lý tưởng cho những người làm các vị trí như, nhưng không giới hạn ở:

• Kỹ sư Bảo mật
• Tư vấn viên Bảo mật
• Quản lý Bảo mật
• Giám đốc/Quản lý CNTT
• Kiểm toán viên Bảo mật
• Quản trị viên Hệ thống CNTT
• Quản trị viên Mạng CNTT
• Kiến trúc sư Mạng
• Nhà phát triển

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và nhà phát triển muốn khám phá các sản phẩm và tính năng AutoML để tạo và triển khai các mô hình đào tạo ML tùy chỉnh với nỗ lực tối thiểu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Khám phá dòng sản phẩm AutoML để triển khai các dịch vụ khác nhau cho nhiều loại dữ liệu.
• Chuẩn bị và gắn nhãn bộ dữ liệu để tạo các mô hình ML tùy chỉnh.
• Đào tạo và quản lý mô hình để tạo ra các mô hình học máy chính xác và công bằng.
• Make dự đoán bằng cách sử dụng các mô hình đã được đào tạo để đáp ứng các mục tiêu và nhu cầu kinh doanh.

Chứng chỉ Certified Ethical Hacker là chứng chỉ về an ninh mạng được săn đón trên toàn thế giới.

Chương trình này kết hợp giảng dạy và thực hành để giúp học viên chuẩn bị cho kỳ thi chứng chỉ CEH cũng như kỳ thi thực tế CEH. Những người dự thi thành công cả hai kỳ thi sẽ nhận được chứng chỉ CEH Master và chứng chỉ CEH.

Học viên có thể chọn thêm khóa học CPENT hoặc CHFI vào gói của mình.

Đào tạo cho khóa học Certified Penetration Testing Professional (CPENT) hoặc Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) sẽ được cung cấp cho mỗi học viên qua chương trình video trực tuyến, tự học theo tốc độ riêng của EC-Council.

CPENT (Pen-test):
Giảng dạy cho học viên cách áp dụng các khái niệm và công cụ được giảng dạy trong chương trình CEH vào phương pháp pen-test trong môi trường mạng sống động.

CHFI (Forensics Máy tính):
Giảng dạy cho học viên cách tiếp cận có hệ thống về forensics máy tính, bao gồm việc tìm kiếm và thu giữ, chuỗi lưu giữ, thu thập, bảo quản, phân tích và báo cáo bằng chứng số.

Mô tả khóa học

CEH cung cấp hiểu biết sâu sắc về các giai đoạn của hacking đạo đức, các vector tấn công khác nhau và các biện pháp phòng ngừa. Nó sẽ dạy bạn cách hacker suy nghĩ và hành động một cách độc hại để bạn có thể định vị tốt hơn trong việc thiết lập hạ tầng an ninh của mình và bảo vệ khỏi các cuộc tấn công trong tương lai. Hiểu rõ về các điểm yếu và lỗ hổng hệ thống giúp tổ chức tăng cường kiểm soát an ninh hệ thống nhằm giảm thiểu rủi ro xảy ra sự cố.

CEH được xây dựng để kết hợp môi trường thực hành và quy trình có hệ thống trong mỗi lĩnh vực và phương pháp hacking đạo đức, tạo cơ hội cho bạn chứng minh kiến thức và kỹ năng cần thiết để đạt được chứng chỉ CEH. Bạn sẽ tiếp xúc với một tư duy hoàn toàn khác về trách nhiệm và các biện pháp cần thiết để đảm bảo an ninh.

Đối tượng tham dự

• Nhân viên thực thi pháp luật
• Quản trị viên hệ thống
• Cán bộ an ninh
• Nhân viên quốc phòng và quân đội
• Chuyên gia pháp lý
• Ngân hàng
• Chuyên gia an ninh

Về Certified Ethical Hacker Master

Để đạt chứng chỉ CEH Master, bạn phải vượt qua kỳ thi thực tế CEH. Kỳ thi thực tế CEH được thiết kế để cho phép học viên chứng minh khả năng áp dụng các nguyên tắc được giảng dạy trong khóa học CEH. Kỳ thi thực tế yêu cầu bạn thể hiện việc áp dụng các kỹ thuật hacking đạo đức như xác định vector đe dọa, quét mạng, phát hiện hệ điều hành, phân tích lỗ hổng, hack hệ thống và hơn thế nữa.

Kỳ thi thực tế CEH không chứa mô phỏng. Thay vào đó, bạn sẽ thách thức một môi trường mạng sống động được thiết kế để mô phỏng mạng doanh nghiệp thông qua việc sử dụng máy ảo, mạng và ứng dụng sống động.

Hoàn thành thành công các thách thức trong kỳ thi thực tế CEH là bước tiếp theo sau khi đạt chứng chỉ Certified Ethical Hacker (CEH). Thành công trong cả kỳ thi CEH và kỳ thi thực tế CEH sẽ mang lại cho bạn chứng chỉ bổ sung CEH Master.

Về Certified Ethical Hacker Practical

Để chứng minh rằng bạn có kỹ năng về hacking đạo đức, chúng tôi kiểm tra khả năng của bạn thông qua các thách thức thực tế trong môi trường thực tế, sử dụng phòng thí nghiệm và công cụ yêu cầu bạn hoàn thành các thách thức hacking đạo đức cụ thể trong khoảng thời gian giới hạn, giống như những gì bạn sẽ đối mặt trong thế giới thực.

Kỳ thi EC-Council CEH (Practical) bao gồm một mạng phức tạp mô phỏng mạng thực tế của một tổ chức lớn và bao gồm các hệ thống mạng khác nhau (bao gồm DMZ, Firewalls, v.v.). Bạn phải áp dụng kỹ năng hacking đạo đức của mình để phát hiện và khai thác lỗ hổng thời gian thực đồng thời kiểm toán các hệ thống.

Về CPENT

Chương trình Certified Penetration Tester (CPENT) của EC-Council tập trung vào pen-test và sẽ dạy bạn cách hoạt động trong môi trường mạng doanh nghiệp cần phải bị tấn công, khai thác, lừa dối và bảo vệ. Nếu bạn chỉ làm việc trên các mạng phẳng, phạm vi thực hành trực tiếp của CPENT sẽ giúp bạn nâng cao kỹ năng lên một tầm cao mới bằng cách dạy bạn cách pen-test hệ thống IoT, OT, cũng như cách viết các đoạn mã khai thác riêng, xây dựng công cụ của riêng mình, tiến hành khai thác nhị phân tiên tiến, chuyển đổi hai lần để truy cập vào mạng ẩn và tùy chỉnh các đoạn mã và khai thác để xâm nhập vào các phần sâu nhất của mạng.

Về CHFI

Khóa học Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) cung cấp môn an ninh số từ góc độ trung lập về nhà cung cấp. CHFI là một khóa học toàn diện bao gồm các kịch bản điều tra forensics chính và giúp học viên tích lũy kinh nghiệm thực tế với các kỹ thuật điều tra forensics và các công cụ forensics tiêu chuẩn cần thiết để thành công trong việc điều tra forensics máy tính.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các nhà phát triển muốn sử dụng Google’s ML Kit để xây dựng các mô hình học máy tối ưu hóa cho xử lý trên thiết bị di động.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu phát triển các tính năng học máy cho ứng dụng di động.
• Tích hợp các công nghệ học máy mới vào ứng dụng Android và iOS bằng cách sử dụng ML Kit APIs.
• Cải thiện và tối ưu hóa các ứng dụng hiện có bằng cách sử dụng ML Kit SDK cho xử lý và triển khai trên thiết bị.

Kỹ thuật Phối Đệm Mẫu là một phương pháp được sử dụng để xác định các mẫu chỉ định trong một hình ảnh. Nó có thể được sử dụng để xác định sự tồn tại của các đặc điểm chỉ định trong hình ảnh đã chụp, ví dụ như nhãn mong đợi trên một sản phẩm bị lỗi trên dây chuyền sản xuất hoặc kích thước quy định của một linh kiện. Điều này khác với "Nhận Dạng Mẫu" (nhận dạng các mẫu tổng quát dựa trên bộ sưu tập lớn các mẫu liên quan) ở chỗ nó cụ thể hóa điều chúng ta đang tìm kiếm, sau đó thông báo cho chúng ta liệu mẫu mong đợi có tồn tại hay không.

Định Dạng Khóa Học

• Khóa học này giới thiệu các phương pháp, công nghệ và thuật toán được sử dụng trong lĩnh vực phối điệm mẫu trong Máy Nhìn.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng Random Forest để xây dựng các thuật toán học máy cho các bộ dữ liệu lớn.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu xây dựng các mô hình học máy với Random Forest.
• Hiểu được những ưu điểm của Random Forest và cách triển khai để giải quyết các vấn đề phân loại và hồi quy.
• Học cách xử lý các bộ dữ liệu lớn và giải thích nhiều cây quyết định trong Random Forest.
• Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất các mô hình học máy bằng cách điều chỉnh các tham số siêu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn học cách sử dụng RapidMiner để ước tính và dự báo giá trị, đồng thời sử dụng các công cụ phân tích cho dự báo chuỗi thời gian.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Học cách áp dụng phương pháp CRISP-DM, chọn các thuật toán học máy phù hợp và nâng cao việc xây dựng và hiệu suất mô hình.
• Sử dụng RapidMiner để ước tính và dự báo giá trị, đồng thời sử dụng các công cụ phân tích cho dự báo chuỗi thời gian.

RapidMiner là một nền tảng phần mềm khoa học dữ liệu mã nguồn mở để tạo mẫu và phát triển ứng dụng nhanh chóng. Nó bao gồm một môi trường tích hợp để chuẩn bị dữ liệu, học máy, học sâu, khai thác văn bản và phân tích dự đoán.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách sử dụng RapidMiner Studio để chuẩn bị dữ liệu, học máy và triển khai mô hình dự đoán.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình RapidMiner
• Chuẩn bị và trực quan hóa dữ liệu với RapidMiner
• Xác thực các mô hình học máy
• Kết hợp dữ liệu và tạo các mô hình dự đoán
• Triển khai phân tích dự đoán trong quy trình kinh doanh
• Khắc phục sự cố và tối ưu hóa RapidMiner

Đối tượng

• Nhà khoa học dữ liệu
• Kỹ sư
• Nhà phát triển

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.