AI-Powered Cybersecurity: 위협 탐지 및 대응 교육 과정

이 강사는 현장 또는 온라인에서 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어가 AdaBoost를 사용하여 Python으로 머신러닝을 위한 부스팅 알고리즘을 구축하기를 원하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AdaBoost를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 앙상블 학습 접근 방식과 적응적 부스팅을 구현하는 방법을 이해합니다.
• AdaBoost 모델을 구축하여 Python에서 머신러닝 알고리즘을 부스팅하는 방법을 학습합니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝을 사용하여 AdaBoost 모델의 정확도와 성능을 높입니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Auto-Keras을 사용하여 머신 러닝 모델을 선택하고 최적화하는 과정을 자동화하려는 데이터 과학자는 물론 기술 수준이 낮은 사람을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고효율 머신 러닝 모델의 훈련 과정을 자동화합니다.
• 딥 러닝 모델에 가장 적합한 매개변수를 자동으로 검색합니다.
• 정확도가 높은 머신러닝 모델을 구축합니다.
• 머신러닝의 힘을 활용해 실제 비즈니스 문제를 해결하세요.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 라이브 강좌로, 머신러닝 배경이 있는 기술적 참가자들이 AutoML 프레임워크를 활용하여 빅데이터에서 복잡한 패턴을 탐지하기 위한 모델을 최적화하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google의 AutoML 플랫폼을 활용하여 다양한 애플리케이션을 위한 맞춤형 챗봇을 구축하려는 다양한 수준의 전문 지식을 갖춘 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 챗봇 개발의 기본을 이해합니다.
• Google Cloud Platform을 탐색하고 AutoML에 액세스하세요.
• 챗봇 모델 학습을 위한 데이터를 준비합니다.
• AutoML을 사용하여 사용자 정의 챗봇 모델을 훈련하고 평가합니다.
• 다양한 플랫폼과 채널에 챗봇을 배포하고 통합하세요.
• 시간이 지남에 따라 챗봇 성능을 모니터링하고 최적화합니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육은 대한민국(온라인 또는 현장)에서 AI부터 데이터베이스 보안까지 기업 보안의 다양한 측면을 다룹니다. 또한 공격으로부터 보호하는 데 필요한 최신 도구, 프로세스 및 사고방식에 대한 내용도 포함됩니다.

이 인스트럭터 주도의 실시간 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장에서) 패턴 인식 및 머신러닝 분야에 대한 소개입니다. 통계, 컴퓨터 과학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝, 생물정보학 등 다양한 분야에서의 실용적인 응용을 다루고 있습니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 핵심 통계 방법을 패턴 인식에 적용합니다.
• 신경망 및 커널 메서드와 같은 주요 모델을 데이터 분석에 사용합니다.
• 복잡한 문제 해결을 위한 고급 기술을 구현합니다.
• 다양한 모델을 결합하여 예측 정확도를 높입니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 DataRobot의 머신 러닝 기능을 사용하여 예측 모델을 자동화, 평가 및 관리하려는 데이터 과학자와 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DataRobot에 데이터 세트를 로드하여 데이터를 분석, 평가 및 품질 확인합니다.
• 중요한 변수를 식별하고 예측 목표를 달성하기 위한 모델을 구축하고 훈련합니다.
• 모델을 해석하여 비즈니스 결정에 유용한 귀중한 통찰력을 얻습니다.
• 최적화된 예측 성능을 유지하기 위해 모델을 모니터링하고 관리합니다.

이 수업에서는 학생들을 대화형 환경에 몰입시켜 자신의 시스템을 스캔, 테스트, 해킹 및 보호하는 방법을 보여줍니다. 연구실 집중 환경은 각 학생에게 현재 필수 보안 시스템에 대한 심층적인 지식과 실무 경험을 제공합니다. 학생들은 경계 방어가 어떻게 작동하는지 이해하는 것부터 시작하여 실제 네트워크가 손상되지 않도록 자신의 네트워크를 검색하고 공격하게 됩니다. 그런 다음 학생들은 침입자가 권한을 상승시키는 방법과 시스템을 보호하기 위해 취할 수 있는 조치에 대해 배웁니다. 학생들은 침입 탐지, 정책 생성, 사회 공학, DDoS 공격, 버퍼 오버플로 및 바이러스 생성에 대해서도 배웁니다. 학생이 이 집중 5일 수업을 마치면 윤리적 해킹에 대한 이해와 경험을 쌓게 됩니다.

윤리적 해킹 교육의 목적은 다음과 같습니다.

• 윤리적인 해킹 대책에 있어 전문적인 정보 보안 전문가 자격을 얻기 위한 최소한의 기준을 확립하고 관리합니다.
• 자격을 갖춘 개인이 최소 기준을 충족하거나 초과한다는 사실을 대중에게 알립니다.
• 윤리적 해킹을 독특하고 자율적인 직업으로 강화합니다.

청중:

이 과정은 다음과 같은 직위에서 일하는 사람들에게 이상적입니다.

• 보안 엔지니어
• 보안 컨설턴트
• 보안 관리자
• IT 이사/관리자
• 보안 감사관
• IT 시스템 관리자
• IT 네트워크 관리자
• 네트워크 설계자
• 개발자

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 최소한의 노력으로 사용자 정의 ML 교육 모델을 만들고 배포하기 위해 AutoML 제품과 기능을 탐색하려는 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 데이터 유형에 대해 다양한 서비스를 구현하려면 AutoML 제품군을 살펴보세요.
• 데이터 세트를 준비하고 레이블을 지정하여 맞춤형 ML 모델을 만듭니다.
• 정확하고 공정한 머신 러닝 모델을 생성하기 위해 모델을 훈련하고 관리합니다.
• 훈련된 모델을 사용하여 비즈니스 목표와 요구 사항을 충족할 수 있는 예측을 실시합니다.

Certified Ethical Hacker 인증은 전 세계적으로 인기 있는 사이버 보안 인증입니다.

이 프로그램에는 학생들이 CEH 인증 시험과 CEH 실기 시험에 응시할 수 있도록 준비하는 교육과 실습이 포함되어 있습니다. 두 시험을 모두 성공적으로 통과한 지원자는 CEH 인증과 함께 CEH Master 자격 증명을 취득합니다.

학생들은 CPENT 또는 CHFI 과정을 패키지에 추가할 수 있습니다.

CPENT(Certified Penetration Testing Professional) 과정 또는 CHFI(Computer Hacking Forensic Investigator) 과정에 대한 교육은 EC-Council의 온라인 자가 학습 스트리밍 비디오 프로그램을 통해 각 학생에게 제공됩니다.

CPENT(침투 테스트):
학생들에게 CEH 프로그램에서 가르친 개념과 도구를 실제 사이버 범위의 침투 테스트 방법에 적용하는 방법을 가르칩니다.

CHFI(컴퓨터 법의학):
학생들에게 디지털 증거의 검색 및 압수, 관리 연속성, 수집, 보존, 분석 및 보고를 포함한 컴퓨터 법의학에 대한 방법론적 접근 방식을 가르칩니다.

코스 설명

CEH는 윤리적 해킹 단계, 다양한 공격 벡터 및 예방 대책에 대한 심층적인 이해를 제공합니다. 해커가 어떻게 악의적으로 생각하고 행동하는지 가르쳐줌으로써 보안 인프라를 설정하고 향후 공격을 방어할 수 있는 더 나은 위치에 있게 됩니다. 시스템 약점과 취약성에 대한 이해는 조직이 시스템 보안 제어를 강화하여 사고 위험을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

CEH는 각 윤리적 해킹 영역 및 방법론 전반에 걸쳐 실습 환경과 체계적인 프로세스를 통합하도록 구축되었으며, CEH 자격 증명을 획득하는 데 필요한 지식과 기술을 입증하기 위해 노력할 수 있는 기회를 제공합니다. 보안을 유지하는 데 필요한 책임과 조치에 대해 완전히 다른 입장을 접하게 될 것입니다.

누가 참석해야 하는가

• 법 집행 인력
• 시스템 관리자
• 보안 담당자
• 국방 및 군인
• 법률 전문가
• 은행원
• 보안 전문가

공인 윤리적 해커 마스터 소개

CEH Master 인증을 취득하려면 CEH Practical 시험을 통과해야 합니다. CEH 실기 시험은 학생들에게 CEH 과정에서 가르친 교장을 수행할 수 있음을 입증할 기회를 제공하기 위해 고안되었습니다. 실기 시험에서는 위협 벡터 식별, 네트워크 스캐닝, OS 탐지, 취약성 분석, 시스템 해킹 등과 같은 윤리적 해킹 기술의 적용을 입증해야 합니다.

CEH Practical에는 시뮬레이션이 포함되어 있지 않습니다. 오히려 라이브 가상 머신, 네트워크 및 애플리케이션을 사용하여 기업 네트워크를 모방하도록 설계된 라이브 범위에 도전하게 될 것입니다.

CEH 실기 시험의 과제를 성공적으로 완료하는 것은 CEH(Certified Ethical Hacker) 인증을 획득한 후의 다음 단계입니다. CEH 시험과 CEH Practical을 모두 성공적으로 통과하면 CEH Master라는 추가 인증을 받게 됩니다.

Certified Ethical Hacker Practical 소개

귀하가 윤리적 해킹에 능숙하다는 것을 입증하기 위해 우리는 실제 환경에서 직면하게 되는 것과 마찬가지로 제한 시간 내에 특정한 윤리적 해킹 과제를 완료해야 하는 실험실과 도구를 사용하여 실제 환경에서 귀하의 능력을 테스트합니다. 현실 세계.

EC-Council CEH(실기) 시험은 대규모 조직의 실제 네트워크를 복제한 복잡한 네트워크와 다양한 네트워크 시스템(DMZ, 방화벽 등 포함)으로 구성됩니다. 시스템을 감사하는 동시에 실시간 취약점을 발견하고 활용하려면 윤리적 해킹 기술을 적용해야 합니다.

CPENT 소개

EC-Council의 CPENT(Certified Penetration Tester) 프로그램은 침투 테스트에 관한 것이며 공격, 악용, 회피 및 방어가 필요한 기업 네트워크 환경에서 수행하는 방법을 가르쳐줍니다. 평면 네트워크에서만 작업해 왔다면 CPENT의 실제 실습 범위에서는 IoT 시스템, OT 시스템에 대한 침투 테스트 방법은 물론 자신만의 익스플로잇을 작성하고 구축하는 방법을 가르쳐 기술을 다음 단계로 끌어올릴 수 있도록 가르칩니다. 도구, 고급 바이너리 활용 수행, 숨겨진 네트워크에 액세스하기 위한 이중 피벗, 네트워크의 가장 내부 세그먼트에 침투하기 위한 스크립트 및 익스플로잇 사용자 정의.

CHFI 소개

CHFI(Computer Hacking Forensic Investigator) 과정은 공급업체 중립적 관점에서 디지털 포렌식의 보안 규율을 제공합니다. CHFI는 주요 포렌식 조사 시나리오를 다루고 학생들이 컴퓨터 포렌식 조사를 성공적으로 수행하는 데 필요한 다양한 포렌식 조사 기술과 표준 포렌식 도구를 사용하여 필요한 실무 경험을 얻을 수 있도록 하는 종합 과정입니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 개발자가 Google의 ML Kit을 사용하여 모바일 장치에서 최적화된 머신 러닝 모델을 구축하기 위해 설계된 라이브 교육입니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 모바일 앱의 머신 러닝 기능을 개발하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• ML Kit API를 사용하여 Android와 iOS 앱에 새로운 머신 러닝 기술을 통합합니다.
• ML Kit SDK를 사용하여 디바이스에서 처리 및 배포를 최적화하고 기존 앱을 향상시킵니다.

Pattern Matching는 이미지 내에서 지정된 패턴을 찾는 데 사용되는 기술입니다. 예를 들어, 공장 라인에서 결함이 있는 제품의 예상 라벨이나 구성 요소의 지정된 치수와 같이 캡처된 이미지 내에서 지정된 특성의 존재를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 더 큰 관련 샘플 컬렉션을 기반으로 일반적인 패턴을 인식하는 "Pattern Recognition"과 다릅니다. 즉, 우리가 찾고 있는 것이 무엇인지 구체적으로 지시한 다음 예상 패턴이 있는지 여부를 알려줍니다.

과정 형식

• 이 과정에서는 Machine Vision에 적용되는 패턴 매칭 분야에서 사용되는 접근 방식, 기술 및 알고리즘을 소개합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 지도하는 교육으로, 대규모 데이터셋에 대해 대한민국 Random Forest를 사용하여 머신러닝 알고리즘을 구축하고자 하는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Random Forest로 머신러닝 모델을 구축하기 위해 필요한 개발 환경을 설정할 수 있습니다.
• Random Forest의 장점과 분류 및 회귀 문제를 해결하기 위해 구현하는 방법을 이해합니다.
• 대규모 데이터셋을 처리하고 Random Forest에서 여러 결정 트리를 해석하는 방법을 배웁니다.
• 하이퍼파라미터를 조정하여 머신러닝 모델의 성능을 평가하고 최적화할 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 RapidMiner을 사용하여 값을 추정하고 예측하는 방법과 시계열 예측을 위한 분석 도구를 활용하는 방법을 배우고자 하는 중급 수준의 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• CRISP-DM 방법론을 적용하는 방법을 배우고, 적절한 머신 러닝 알고리즘을 선택하고, 모델 구성과 성능을 개선하는 방법을 알아보세요.
• RapidMiner을 사용하여 값을 추정하고 예측하며, 시계열 예측을 위한 분석 도구를 활용합니다.

RapidMiner은 신속한 애플리케이션 프로토타입 제작 및 개발을 위한 오픈 소스 데이터 과학 소프트웨어 플랫폼입니다. 여기에는 데이터 준비, 머신 러닝, 딥 러닝, 텍스트 마이닝 및 예측 분석을 위한 통합 환경이 포함되어 있습니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 RapidMiner Studio를 사용하여 데이터 준비, 머신 러닝 및 예측 모델 배포를 수행하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• RapidMiner 설치 및 구성
• RapidMiner을 사용하여 데이터 준비 및 시각화
• 머신 러닝 모델 검증
• 데이터를 매시업하고 예측 모델을 만듭니다.
• 비즈니스 프로세스 내에서 예측 분석을 실행화하세요
• 문제 해결 및 최적화 RapidMiner

청중

• 데이터 과학자
• 엔지니어
• 개발자

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.