Curso de Cibersegurança Potencializada por IA: Detecção e Resposta a Ameaças Avançadas

Este treinamento orientado por instrutor, ao vivo em Brasil (online ou presencial), é voltado para cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar AdaBoost para criar algoritmos de boosting para aprendizado de máquina com Python.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a criar modelos de aprendizado de máquina com AdaBoost.
• Compreender a abordagem de aprendizado conjunto e como implementar boosting adaptativo.
• Aprender a construir modelos AdaBoost para melhorar os algoritmos de aprendizado de máquina em Python.
• Usar o ajuste de hiperparâmetros para aumentar a precisão e o desempenho dos modelos AdaBoost.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, bem como a pessoas menos técnicas que desejam usar Auto-Keras para automatizar o processo de seleção e otimização de um modelo de aprendizado de máquina.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Automatizar o processo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina altamente eficientes.
• Procurar automaticamente os melhores parâmetros para modelos de aprendizagem profunda.
• Crie modelos de aprendizado de máquina altamente precisos.
• Use o poder do aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios do mundo real.

Este treinamento presencial, liderado por instrutores (online ou no local), é destinado a participantes técnicos com experiência em machine learning que desejam otimizar modelos para detectar padrões complexos em big data usando frameworks de AutoML.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a participantes com diferentes níveis de experiência que desejam aproveitar a plataforma Go ogle AutoML para criar chatbots personalizados para vários aplicativos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do desenvolvimento do chatbot.
• Navegar na Google Cloud Platform e acessar AutoML.
• Prepare dados para treinar modelos de chatbot.
• Treinar e avaliar modelos de chatbot personalizados usando AutoML.
• Implementar e integrar chatbots em várias plataformas e canais.
• Monitorizar e otimizar o desempenho do chatbot ao longo do tempo.

Este treinamento presencial conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) abrange diferentes aspectos da segurança empresarial, desde IA até a segurança de bancos de dados. Também inclui cobertura das ferramentas, processos e mentalidade mais recentes necessários para proteger contra ataques.

Esta formação presencial ou online em Brasil oferece uma introdução ao campo da reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Aborda aplicações práticas na estatística, ciência da computação, processamento de sinais, visão computacional, mineração de dados e bioinformática.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aplicar métodos estatísticos fundamentais ao reconhecimento de padrões.
• Usar modelos-chave como redes neurais e métodos de kernel para análise de dados.
• Implementar técnicas avançadas para solução de problemas complexos.
• Aumentar a precisão das previsões combinando diferentes modelos.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e analistas de dados que desejam automatizar, avaliar e gerenciar modelos preditivos usando os recursos de aprendizado de máquina da DataRobot.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Carregar conjuntos de dados em DataRobot para analisar, avaliar e verificar a qualidade dos dados.
• Construir e treinar modelos para identificar variáveis importantes e atingir metas de previsão.
• Interpretar modelos para criar insights valiosos que são úteis na tomada de decisões de negócios.
• Monitorizar e gerir modelos para manter um desempenho de previsão optimizado.

Esta aula irá mergulhar os alunos num ambiente interativo onde lhes será mostrado como analisar, testar, piratear e proteger os seus próprios sistemas. O ambiente de laboratório intensivo dá a cada aluno um conhecimento profundo e experiência prática com os actuais sistemas de segurança essenciais. Os alunos começarão por compreender como funcionam as defesas de perímetro e, em seguida, serão levados a analisar e a atacar as suas próprias redes, sem que nenhuma rede real seja afetada. Em seguida, os alunos aprendem como os intrusos aumentam os privilégios e que medidas podem ser tomadas para proteger um sistema. Os alunos também aprenderão sobre Deteção de Intrusão, Criação de Políticas, Engenharia Social, Ataques DDoS, Estouros de Buffer e Criação de Vírus. Quando um aluno sai deste curso intensivo de 5 dias, ele terá conhecimento prático e experiência em Ethical Hacking.

O objetivo do Ethical Hacking Training é

• Estabelecer e governar padrões mínimos para credenciar especialistas profissionais em segurança da informação em medidas de hacking ético.
• Informar o público de que os indivíduos credenciados cumprem ou excedem as normas mínimas.
• Reforçar a pirataria ética como uma profissão única e auto-regulada.

Público:

O Curso é ideal para aqueles que trabalham em posições como, mas não limitadas a:

• Engenheiros de segurança
• Consultores de segurança
• Gestores de Segurança
• Directores/Gestores de TI
• Auditores de Segurança
• Administradores de sistemas informáticos
• Administradores de redes informáticas
• Arquitectos de redes
• Programadores

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, analistas de dados e desenvolvedores que desejam explorar AutoML produtos e recursos para criar e implantar modelos de treinamento de ML personalizados com o mínimo de esforço.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Explorar a linha de produtos AutoML para implementar diferentes serviços para vários tipos de dados.
• Preparar e rotular conjuntos de dados para criar modelos ML personalizados.
• Treinar e gerenciar modelos para produzir modelos de aprendizado de máquina precisos e justos.
• Fazer previsões usando modelos treinados para atender aos objetivos e necessidades de negócios.

Por que você deve participar?

O curso de treinamento Certificado Lead Ethical Hacker capacita você a desenvolver os conhecimentos necessários para realizar testes de penetração em sistemas de informação, aplicando princípios, procedimentos e técnicas reconhecidos, com o objetivo de identificar possíveis ameaças em uma rede de computadores. Durante este curso de treinamento, você adquirirá os conhecimentos e habilidades para gerenciar um projeto ou equipe de testes de penetração, bem como planejar e realizar testes internos e externos, conforme diversos padrões, como a Penetration Testing Execution Standard (PTES) e o Open Source Security Testing Methodology Manual (OSSTMM). Além disso, você também terá uma compreensão detalhada de como elaborar relatórios e propostas de contramedidas. Adicionalmente, através de exercícios práticos, você será capaz de dominar as técnicas de testes de penetração e adquirir as habilidades necessárias para gerenciar uma equipe de pentest, bem como a comunicação com clientes e resolução de conflitos.  

O curso de treinamento Certificado Lead Ethical Hacking fornece uma visão técnica da segurança de informações através do hacking ético, utilizando técnicas comuns, como coleta de informações e detecção de vulnerabilidades, tanto dentro quanto fora de uma rede corporativa.

O treinamento também é compatível com o framework NICE (The National Initiative for Cybersecurity Education) Protect and Defend. 

Após dominar os conhecimentos e habilidades necessários em hacking ético, você pode fazer a prova e se candidatar à credencial "PECB Certified Lead Ethical Hacker". Ao possuir um certificado PECB Lead Ethical Hacker, você poderá demonstrar que adquiriu as habilidades práticas para realizar e gerenciar testes de penetração conforme melhores práticas. 

Quem deve participar?

• Pessoas interessadas em Segurança da Informação, e particularmente em Hacking Ético, seja para aprender mais sobre o tema ou iniciar um processo de reorientação profissional.
• Oficiais e profissionais de segurança da informação que buscam dominar técnicas de hacking ético e testes de penetração.
• Gerentes ou consultores que desejam aprender como controlar o processo de testes de penetração.
• Auditores que desejam realizar e conduzir testes de penetração profissionais.
• Pessoas responsáveis pela manutenção da segurança dos sistemas de informação em uma organização.
• Peritos técnicos que querem aprender como preparar um pentest.
• Profissionais de cibersegurança e membros das equipes de segurança da informação.

A certificação Certified Ethical Hacker é uma certificação de segurança cibernética muito procurada em todo o mundo.

Este programa incorpora instrução e prática para preparar os alunos para fazer o exame de certificação CEH, bem como o exame prático CEH. Os candidatos que passarem com êxito em ambos os exames obtêm a credencial CEH Master, bem como a sua certificação CEH.

Os alunos têm a opção de adicionar o curso CPENT ou CHFI ao seu pacote.

A formação para o curso Certified Penetration Testing Professional (CPENT) ou para o curso Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) será ministrada a cada aluno através do programa de vídeo em fluxo contínuo, em ritmo próprio, da EC-Council.

CPENT (Pen-test):
Ensina os alunos a aplicar os conceitos e ferramentas ensinados no programa CEH a uma metodologia de pen-test numa área cibernética ao vivo.

CHFI (Computer Forensics):
Ensina aos alunos uma abordagem metodológica para a computação forense, incluindo busca e apreensão, cadeia de custódia, aquisição, preservação, análise e relatório de provas digitais.

Descrição do curso

O CEH fornece uma compreensão aprofundada das fases de hacking ético, vários vectores de ataque e contramedidas preventivas. Ensina-lhe como os hackers pensam e agem maliciosamente para que esteja melhor posicionado para configurar a sua infraestrutura de segurança e defender-se contra ataques futuros. A compreensão das fraquezas e vulnerabilidades do sistema ajuda as organizações a reforçar os seus controlos de segurança do sistema para minimizar o risco de um incidente.

O CEH foi criado para incorporar um ambiente prático e um processo sistemático em cada domínio e metodologia de hacking ético, dando-lhe a oportunidade de trabalhar para provar os conhecimentos e competências necessários para obter a credencial CEH. Será exposto a uma postura totalmente diferente em relação às responsabilidades e medidas necessárias para estar seguro.

Quem deve participar

• Pessoal de aplicação da lei
• Administradores de sistemas
• Oficiais de segurança
• Pessoal militar e de defesa
• Profissionais da área jurídica
• Banqueiros
• Profissionais de segurança

Sobre o Certified Ethical Hacker Master

Para obter a certificação CEH Master, é necessário passar no exame CEH Practical. O exame prático CEH foi concebido para dar aos alunos a oportunidade de provar que são capazes de executar os princípios ensinados no curso CEH. O exame prático exige que demonstre a aplicação de técnicas de hacking ético, como a identificação de vectores de ameaça, o scanning de redes, a deteção de sistemas operativos, a análise de vulnerabilidades, o hacking de sistemas e muito mais.

O CEH Practical não contém simulações. Em vez disso, irá desafiar uma área real que foi concebida para imitar uma rede empresarial através da utilização de máquinas virtuais, redes e aplicações reais.

Completar com sucesso os desafios encontrados no exame prático CEH é o próximo passo depois de obter a certificação Certified Ethical Hacker (CEH). A aprovação no exame CEH e no exame prático CEH confere-lhe a certificação adicional de CEH Master.

Sobre o Certified Ethical Hacker Practical

Para provar que possui competências em hacking ético, testamos as suas capacidades com desafios do mundo real num ambiente real, utilizando laboratórios e ferramentas que exigem que complete desafios específicos de hacking ético dentro de um limite de tempo, tal como enfrentaria no mundo real.

O exame EC-Council CEH (Prático) é composto por uma rede complexa que replica a rede real de uma grande organização e consiste em vários sistemas de rede (incluindo DMZ, Firewalls, etc.). Deve aplicar as suas competências de hacking ético para descobrir e explorar vulnerabilidades em tempo real, ao mesmo tempo que audita os sistemas.

Sobre o CPENT

O programa Certified Penetration Tester (CPENT) da EC-Council tem tudo a ver com o teste de penetração e ensiná-lo-á a atuar num ambiente de rede empresarial que tem de ser atacado, explorado, evitado e defendido. Se só tem trabalhado em redes planas, a gama de práticas ao vivo do CPENT ensiná-lo-á a levar as suas competências para o nível seguinte, ensinando-o a testar sistemas IoT, sistemas OT, bem como a escrever as suas próprias explorações, a construir as suas próprias ferramentas, a conduzir uma exploração avançada de binários, a fazer duplo pivot para aceder a redes ocultas e a personalizar scripts e explorações para entrar nos segmentos mais íntimos da rede.

Sobre a CHFI

O curso Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) oferece a disciplina de segurança da perícia digital a partir de uma perspetiva neutra em relação aos fornecedores. O CHFI é um curso abrangente que cobre os principais cenários de investigação forense e permite que os alunos adquiram a experiência prática necessária com várias técnicas de investigação forense e ferramentas forenses padrão necessárias para realizar com sucesso uma investigação forense informática.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para desenvolvedores que desejam usar o ML Kit da Google para criar modelos de aprendizado de máquina otimizados para processamento em dispositivos móveis.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver recursos de aprendizado de máquina para aplicativos móveis.
• Integrar novas tecnologias de aprendizado de máquina em aplicativos Android e iOS usando as APIs do ML Kit. 
• Aprimorar e otimizar aplicativos existentes usando o SDK do ML Kit para processamento e implantação no dispositivo.

Este treinamento presencial, liderado pelo instrutor em Brasil (online ou no local), é voltado para cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar Random Forest para criar algoritmos de machine learning para grandes conjuntos de dados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a criar modelos de machine learning com Random Forest.
• Compreender as vantagens do Random Forest e como implementá-lo para resolver problemas de classificação e regressão.
• Aprender a lidar com grandes conjuntos de dados e interpretar múltiplas árvores de decisão no Random Forest.
• Avaliar e otimizar o desempenho do modelo de machine learning ajustando os hiperparâmetros.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a analistas de dados de nível intermediário que desejam aprender como usar RapidMiner para estimar e projetar valores e utilizar ferramentas analíticas para previsão de séries temporais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aprender a aplicar a metodologia CRISP-DM, selecionar algoritmos de aprendizagem automática adequados e melhorar a construção e o desempenho do modelo.
• Utilizar RapidMiner para estimar e projetar valores, e utilizar ferramentas analíticas para a previsão de séries temporais.

RapidMiner é uma plataforma de software de ciência de dados de fonte aberta para prototipagem e desenvolvimento rápidos de aplicações. Ele inclui um ambiente integrado para preparação de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, mineração de texto e análise preditiva.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar o RapidMiner Studio para preparação de dados, aprendizado de máquina e implantação de modelo preditivo.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar RapidMiner
• Preparar e visualizar dados com RapidMiner
• Validar modelos de aprendizado de máquina
• Mashup dados e criar modelos preditivos
• Operacionalizar a análise preditiva em um processo de negócios
• Resolver problemas e otimizar RapidMiner

Público-alvo

• Cientistas de dados
• Engenheiros
• Desenvolvedores

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Nota

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.