Big data za kibernetsko varnost

Usposabljenje predstavi anomalije in osnovne načine detekcije anomalij na podlagi podatkov iz kibernetskih napadov.

Vsebina:

  • Podatkovni tokovi:
    • Predstavitev realnega podatkovnega toku (zajem podatkov iz kibernetskih napadov - honeypot;  Shranjevanje podatkov v podatkovne baze (Elasticsearch); Analiza podatkovnega toka; Vzorčenje in filtriranje podatkov; Štetje elementov v toku; Ocenjevanje števila elementov v toku)
  • Detekcija anomalij:
    • Kaj so anomalije oz. osamelci; Tipi anomalij; Izzivi/naloge detekcije anomalij; Načini detekcije anomalij
  • Primer obdelave podatkovnega toka:
    • Uporaba Elasticsearch podatkovne baze za eksplorativno raziskovanje podatkov; Implementacija štetja različnih elementov (python); Implementacija detekcije nenavadnih dogodkov kot primer detekcije anomalij (python).

Ciljna skupina:

Načrtovalci storitev, varnostni analitiki, R&D specialisti, strokovnjaki za tehnično podporo in svetovalci.

Cilji:

 

  • Poznati sistem za zajemanje podatkov kibernetskih napadov in tvorbo podatkovnega toka kibernetskih podatkov.
  • Poznati podatkovne tokove in metode analize podatkovnih tokov na primeru kibernetskih napadov.
  • Poznati anomalije in osnovne načine detekcije anomalij na podlagi podatkov iz kibernetskih napadov.

 

Težavnost:
Tip dogodka:PredavanjeVajeDemonstracije
Status:Prijave niso možne
Trajanje:1 dan
Predavatelji:Matej Kren
Kraj: Fakulteta za elektrotehniko
Tržaška 25
1000 Ljubljana
Cena:470+ddv
Povpraševanje
Prijavi se kot
Posameznik
Pravna oseba
Študent
Status prijav: Prijave niso možne

E-novice


Strinjam se s pogoji uporabe podatkov.