Описание
курса
Материал данного курса позволит слушателям научиться применять методы т.н. Data Science для решения различных задач кибербезопасности. Методы, изучаемые на курсе, исследуются с помощью специальных инструментов, таких как RStuio и Jpyther, их применение демонстрируется с помощью отраслевых продуктов и инструментов.
Аудитория курса
Аналитики кибербезопасности, специалисты, задействованные в работе центров операционной безопасности.
Предварительные требования
Необходимы знания общей кибербезопасности на уровне курса ANT0000, рекомендованы знания основ программирования и высшей математики.
Как устроено
обучение
Онлайн-курс
Онлайн-курс предполагает групповые занятия с инструктором через систему видеоконференцсвязи, кроме того, домашние задания и экзамен. Слушателям предоставляются учебные пособия и дополнительные материалы
Для корпоративных клиентов
Обучение для корпоративных клиенов включает в себя онлайн-курсы и курсы самообучения, а также дополнительные сервисы,необходимые корпоративным клиентам: организация планов обучения для подразделений клиента, проведение оценки эффективности обучения и т.д.
преподаватель
курса
программа
курса
• Моделирование угроз с помощью теории вероятностей.
• Оценка рисков кибербезопасности с помощью математической статистики.
• Метрики кибербезопасности, основанные на статистических данных.
• Анализ инцидентов кибербезопасности на основе статистических данных.
• Механизмы фильтрации трафика, основанные на статистических «движках».
• Обнаружение аномалий на основе статистических оценок.
• Примеры препроцессоров IPS и систем защиты от DoS/DDoS.
• Логика и языки регулярных выражений.
• Поиск данных с помощью регулярных выражений.
• Поиск и фильтрация log’ов с помощью регулярных выражений.
• Механизмы корреляции событий кибербезопасности.
• Формирование массивов данных кибербезопасности.
• Построение платформы обработки данных на примере Opensearch.
• Языки структурированных запросов.
• Kusto Query Language и Kibana Query Language.
• Фильтрация массива данных для обнаружения аномалий.
• Фильтрация массива данных для обнаружения утечек данных.
• Обнаружение аномалий на основе алгоритмов машинного обучения.
• Механизмы фильтрации трафика, основанные на алгоритмах машинного обучения.
• Алгоритмы AI для поддержки службы кибербезопасности компании.
Варианты
покупки курса
индивидуальное
Стоимость курса — 95 900,00 ₽
Групповые онлайн-занятия
Бессрочный доступ ко всем материалам
Живые вебинары с преподавателем
Домашние задания
Экзаменация с выдачей сертификата
Для уточнения даты проведения курса, пожалуйста, заполните форму.
Оставить заявку
корпоративное
Стоимость курса от 95 900,00 ₽
Для получения данных о конечной стоимости и уточнения даты проведения курса, пожалуйста, заполните форму.
Оставить заявку
