AI-Powered Cybersecurity: Threat Detection & Responseのトレーニングコース

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストやソフトウェアエンジニア向けです。Pythonを使用してAdaBoostを用いたブースティングアルゴリズムを構築することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AdaBoostを使用して機械学習モデルを構築するための必要な開発環境を設定します。
• アンサンブル学習のアプローチと適応ブースティングの実装方法を理解します。
• Pythonを使用してAdaBoostモデルを構築し、機械学習アルゴリズムを強化する方法を学びます。
• ハイパーパラメータチューニングを使用して、AdaBoostモデルの精度とパフォーマンスを向上させます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストだけでなく技術的な知識が少ない方々も対象としています。Auto-Kerasを使用して機械学習モデルの選択と最適化を自動化したい方に適しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 効率的な機械学習モデルの訓練プロセスを自動化します。
• 深層学習モデルの最適なパラメータを自動的に探索します。
• 高精度の機械学習モデルを構築します。
• 機械学習の力を活用して実際のビジネス問題を解決します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、機械学習のバックグラウンドを持つ技術者を対象としており、AutoMLフレームワークを使用して大規模データ内の複雑なパターンを検出するモデルを最適化することを目指しています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、さまざまな専門知識レベルを持つ参加者向けに設計されており、GoogleのAutoMLプラットフォームを使用して様々なアプリケーション向けのカスタムチャットボットを構築したいと考えている方々を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• チャットボット開発の基本を理解する。
• Google Cloud Platformをナビゲートし、AutoMLにアクセスする。
• チャットボットモデルの訓練用データを準備する。
• AutoMLを使用してカスタムチャットボットモデルを訓練および評価する。
• チャットボットを様々なプラットフォームやチャネルにデプロイし、統合する。
• 時間とともにチャットボットのパフォーマンスを監視し、最適化する。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたは対面）は、AIからデータベースセキュリティに至るまで、企業セキュリティのさまざまな側面を網羅しています。また、攻撃から保護するための最新ツール、プロセス、そしてマインドセットについてもカバーしています。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、パターン認識と機械学習の分野への紹介を行います。統計学、コンピュータサイエンス、信号処理、画像処理、データマイニング、およびバイオインフォマティクスにおける実践的な応用についても触れます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが able to できるようになります：

• パターン認識に核心的な統計的手法を適用します。
• ニューラルネットワークやカーネル法などの主要なモデルを使用してデータ分析を行います。
• 複雑な問題解決のための高度な技術を実装します。
• 異なるモデルを組み合わせることで予測精度を向上させます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、DataRobotの機械学習機能を使用して予測モデルを自動化、評価、管理することを目指すデータサイエンティストとデータアナリスト向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが able to できます：

• DataRobotにデータセットを読み込み、分析、評価、品質チェックを行う。
• モデルを構築し、学習して重要な変数を特定し、予測目標を達成する。
• モデルを解釈して、ビジネス意思決定に役立つ貴重な洞察を提供する。
• モデルを監視し、管理して最適化された予測性能を維持する。

このクラスでは、学生が自身のシステムをスキャン、テスト、ハック、そしてセキュアにする方法を学ぶインタラクティブな環境に浸されます。実践的なラボ環境により、各学生は現在の重要なセキュリティシステムに関する深い知識と実践経験を得ることができます。学生は、周辺防御がどのように機能するかを理解し、その後自らのネットワークをスキャンして攻撃する方法を学びます（実際のネットワークには被害はありません）。学生は、侵入者が特権をエスカレートさせる方法と、システムをセキュアにするための手順についても学習します。また、不正侵入検知、ポリシー作成、ソーシャルエンジニアリング、DDoS攻撃、バッファオーフロー、ウイルス作成などについても学びます。この集中的な5日間のクラスを終えた学生は、エチカルハッキングに関する実践的な理解と経験を持ち帰ることができます。

エチカルハッキングトレーニングの目的は以下の通りです：

• 資格認定された情報セキュリティ専門家のための倫理的なハッキング措置における最低基準を確立し、管理すること。
• 公に、資格を持つ個人が最低基準を満たしているかまたはそれを上回っていることを示すこと。
• エチカルハッキングを独自で自己規制される職業として強化すること。

対象者：

このコースは、以下のようなポジションで働く方々に適しています（これに限定されません）。

• セキュリティエンジニア
• セキュリティコンサルタント
• セキュリティマネージャー
• ITディレクター/マネージャー
• セキュリティ監査人
• ITシステム管理者
• ITネットワーク管理者
• ネットワークアーキテクト
• 開発者

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、データサイエンティスト、データアナリスト、およびデベロッパーがAutoML製品と機能を探求し、最小限の労力でカスタムML訓練モデルを作成および展開する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 異なるデータタイプ向けにさまざまなサービスを実装するためにAutoML製品ラインを探索します。
• カスタムMLモデルを作成するためにデータセットを準備し、ラベル付けします。
• 正確で公平な機械学習モデルを作成するためにモデルを訓練および管理します。
• ビジネス目標とニーズを達成するために訓練済みモデルを使用して予測を行います。

認定倫理ハッカー（CEH）の認証は、世界中で求められるサイバーセキュリティ認証です。

このプログラムでは、学生が CEH 認定試験と CEH 実践試験に備えるための指導と実習を取り入れています。両方の試験を成功裏にパスした候補者は、CEH Master の資格と CEH 認定を取得します。

学生には CPENT や CHFI コースのいずれかをパッケージに追加するオプションが与えられます。

認定ペネトレーションテストプロフェッショナル（CPENT）コースまたはコンピュータハッキングフォレンジック調査員（CHFI）コースの訓練は、各学生に EC-Council のオンライン、自己学習型ストリーミングビデオプログラムを通じて提供されます。

CPENT (ペネテスト):
CEH プログラムで教えられる概念とツールをライブサイバーレンジでのペネテスト方法論に適用する方法を学生に教える。

CHFI (コンピュータフォレンジック):
デジタル証拠の収集、保存、分析、報告など、コンピュータフォレンジックに関する体系的なアプローチを学生に教えます。

コース概要

CEH は倫理的ハッキングフェーズ、様々な攻撃ベクトル、および予防対策についての詳細な理解を提供します。このコースでは、ハッカーがどのように思考し、悪意を持って行動するかを学びます。これにより、セキュリティインフラストラクチャを設定して将来的な攻撃から防御する立場に立てます。システムの脆弱性と弱点に関する理解は、組織がシステムセキュリティコントロールを強化し、事故のリスクを最小限に抑えるのに役立ちます。

CEH は、倫理的ハッキングの各ドメインと方法論にわたる手を動かす環境と体系的なプロセスを取り入れて構築されています。これにより、CEH 認定資格取得に必要な知識とスキルが証明できる機会を得ることができます。あなたは完全に異なる姿勢で責任と必要な措置について考えることができます。

対象者

• 法執行機関の職員
• システム管理者
• セキュリティオフィサー
• 防衛および軍事要員
• 法律家
• 銀行家
• セキュリティ専門家

認定倫理ハッカー Master について

CEH Master 認定資格を取得するには、CEH 実践試験に合格する必要があります。CEH 実践試験は、学生が CEH コースで学んだ原則を実行できるかどうかを証明する機会を与えています。実践試験では、脅威ベクトルの識別、ネットワークスキャン、OS 検出、脆弱性分析、システムハッキングなどの倫理的ハッキング技術の応用を示す必要があります。

CEH 実践試験にはシミュレーションは含まれていません。代わりに、企業のネットワークを模倣したライブ仮想マシン、ネットワーク、アプリケーションを使用して構築されたライブレンジで挑戦します。

CEH 実践試験の課題を成功裏に完了することは、認定倫理ハッカー（CEH）認定資格を取得した後の次のステップです。CEH 試験と CEH 実践試験の両方に合格すると、追加の認定資格である CEH Master を取得します。

認定倫理ハッカー実践試験について

あなたが倫理的ハッキングのスキルを持っていることを証明するために、現実世界の環境で現実世界の課題に挑戦させます。ラボやツールを使用して、現実世界と同じように特定の時間内に特定の倫理的ハッキング課題を完了する必要があります。

EC-Council CEH (Practical) 試験は、大組織の現実的なネットワークを再現した複雑なネットワークで構成されており、DMZ など様々なネットワークシステムが含まれています。あなたは倫理的ハッキングスキルを適用してリアルタイムの脆弱性を発見し、活用しながらシステムを監査する必要があります。

CPENT について

EC-Council の認定ペネトレーションテスタ (CPENT) プログラムは、ペネテストに焦点を当てています。エンタープライズネットワーク環境での攻撃、活用、回避、防御の方法を教えるでしょう。フラットなネットワークでしか働いていない場合でも、CPENT のライブ実践レンジでは IoT システムや OT システムのペネテスト、独自のエクスプロイト作成、独自ツールの構築、高度なバイナリ活用、隠れたネットワークへのダブルピボットアクセス、スクリプトとエクスプロイトのカスタマイズなど、スキルを次のレベルに引き上げることができます。

CHFI について

コンピュータハッキングフォレンジック調査員 (CHFI) コースは、ベンダーニュートラルな視点からデジタルフォレンジックスのセキュリティディシプリンを提供します。CHFI は主要なフォレンジック調査シナリオを網羅し、学生が必要な手動経験を得て、コンピュータフォレンジック調査を成功させるために必要となる様々なフォレンジック調査技術と標準的なフォレンジックツールを使用する方法を学ぶことができます。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、GoogleのML Kitを使用してモバイルデバイス向けに最適化された機械学習モデルを構築したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• モバイルアプリケーション向けの機械学習機能を開発するための必要な開発環境を設定します。
• ML Kit APIを使用してAndroidとiOSアプリに新しい機械学習技術を統合します。
• 既存のアプリケーションをML Kit SDKを使用してデバイス上での処理と展開のために強化および最適化します。

パターンマッチングは、画像内に特定のパターンを検出するための技術です。工場ライン上の不良品の予想されるラベルや部品の指定された寸法などの撮影画像内の特定の特性が存在するかどうかを決定するために使用されます。これは、「パターン認識」（関連サンプルの大規模なコレクションに基づいて一般的なパターンを認識します）とは異なり、具体的に何を探しているのかを指示し、予想されるパターンが存在するかどうかを通知します。

コースの形式

• このコースでは、パターンマッチングが機械ビジョンに適用される際のアプローチ、テクノロジー、およびアルゴリズムについて紹介します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストとソフトウェアエンジニア向けです。大規模データセットで機械学習アルゴリズムを構築したい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• ランダムフォレストを使用して機械学習モデルを構築するために必要な開発環境を設定します。
• ランダムフォレストの利点と、分類や回帰問題を解決するためにどのように実装するかを理解します。
• 大規模データセットの処理方法とランダムフォレスト内の複数の決定木の解釈方法を学びます。
• ハイパーパラメータの調整によって、機械学習モデルの性能を評価し最適化します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのデータアナリスト向けで、RapidMiner を使用して値の推定と予測を行い、時系列予測に利用できる分析ツールを学ぶことを目指しています。

このトレーニングが終了する頃には、参加者は次のことが Able to:

• CRISP-DM メソドロジーの適用方法、適切な機械学習アルゴリズムの選択方法、およびモデル構築と性能向上の方法を学びます。
• RapidMiner を使用して値を推定し予測し、時系列予測に利用できる分析ツールを使用します。

RapidMinerは、迅速なアプリケーションのプロトタイピングと開発のためのオープンソースデータサイエンスソフトウェアプラットフォームです。データ準備、機械学習、深層学習、テキストマイニング、予測分析など、統合された環境が含まれています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はRapidMiner Studioを用いてデータ準備、機械学習、予測モデルの展開について学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• RapidMinerのインストールと設定
• RapidMinerでデータを準備し、可視化する
• 機械学習モデルの検証
• データのマッシュアップと予測モデルの作成
• ビジネスプロセス内で予測分析を運用する
• RapidMinerのトラブルシューティングと最適化

対象者

• データサイエンティスト
• エンジニア
• 開発者

コース形式

• 講義とディスカッションの組み合わせ、演習、実践的な練習が含まれています

注意

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。