أمن البيانات السحابية

66
رقم التدريب 5524
مقدم من: شركة أدوات و حلول
هدف التدريب

الحوسبة السحابية هي استخدام موارد الأجهزة والبرامج التي يتم تقديمها كخدمة عبر الإنترنت. يعهد إلى الحوسبة السحابية او الخدمات عن بُعد ببيانات المستخدم وبرمجياته وحساباته و كل ما كان يخزن سابقا على أقراص الحواسيب.على الرغم من وجود العديد من المزايا والفرص التجارية التي توفرها الحوسبة السحابية من حيث توافر مساحات التخزين الكبيرة جدا وقابلية التوسع اكثر و اكثر في المساحات والمرونة وما إلى ذلك ، فمن المهم الاستفادة من إمكاناتها التجارية بعناية. يجب أن يكون تأمين بيانات العميل في "السحابة" هو الشغل الشاغل لمزود الخدمة السحابية. يجب معالجة المخاوف القانونية بشأن اختصاص بيانات العميل في "السحابة" بشكل صحيح. وذلك لأن البيانات المخزنة قد لا تكون موجودة مع مزود الخدمة في مركز البيانات الخاص به أو في مكان واحد.في هذه الدورة التدريبية ، سوف نتعرف على الأخطاء الشائعة في التهيئة السحابية ، وكيفية إجراء تقييم للمخاطر والتحقق من التوافق مع مختلف الخدمات السحابية. علاوة على ذلك ، سوف نتعمق أكثر في تحديد مخاطر الأمان في هذه الخدمات السحابية وتنفيذ أفضل الممارسات للتخفيف من أخطاء التكوين السحابية الشائعة. أيضًا ، سنبدأ في جانب الامتثال استنادًا إلى معايير معروفة مثل NIST و OWASP و Cloud Security Alliance وما إلى ذلك ، جنبًا إلى جنب مع الأتمتة الخاصة بهم.


فهرس موضوعات التدريب

اليوم الاول :

مقدمة في المحاكاة الافتراضية

معايير الصناعة السحابية

التحديات الأمنية

مقدمة لموردي السحابة Aws & Azure))

تقييم مخاطر الهجرة إلى السحابة

أهم 10 تهديدات لـ OWASP

تخطيط الهجرة الآمنة

إدارة التغيير السحابي

تدقيق البنية التحتية السحابية (مقدمة ، تدقيق ، أفضل ممارسة)

اليوم الثاني :

AzurePowerShell, AWS CIL

حماية البيانات (الباقي ، أثناء النقل ، قيد الاستخدام)

دورة حياة معلومات البيانات

مقدمة في إدارة الهوية والوصول

مقدمة في إدارة الهوية الموحدة

اليوم الثالث :

  Cloud IAM مقدمة ، تدقيق ، أفضل ممارسة

بوابة Aws Cli & Amazon

تحديات التطبيقات السحابية

مقدمة إلى Cloud Watch ، Cloud Trail

أتمتة الأمان - Cloud Trail و Cloud watch و Lambda

سياسة السحابة

إدارة مخاطر السحابة

التوافق السحابي

القضايا القانونية والخصوصية والجغرافية

اليوم الرابع :

دعم عملية التخطيط لتصميم مركز البيانات

تنفيذ وبناء البنية التحتية المادية للبيئة السحابية

تشغيل البنية التحتية المادية لبيئة السحابة

إدارة البنية التحتية المادية للبيئة السحابية

بناء البنية التحتية المنطقية لبيئة السحابة

إدارة البنية التحتية المنطقية لبيئة السحابةضمان الامتثال للوائح والضوابط (على سبيل المثال ، ITIL ، ISO / IEC 20000-1)

إجراء تقييم المخاطر للبنية التحتية المنطقية والمادية

اليوم الخامس :

تطور الحوسبة السحابية

البيئة المركزية المبكرة

المحاكاة الافتراضية في معماريات الحاسبات المركزية وأنظمة التشغيلال

شبكات المحلية والسحابة

الإنترنت والسحابة

خدمات الويب والمتصفحات والسحابة

التطورات في سرعات الشبكات والمعالجة التي أدت إلى الحوسبة السحابية

تطورات الشبكات

زيادة سرعة المعالجة

نموذج مقدم الخدمة المُدار للحوسبة السحابية والبرمجيات كخدمة SaaS

العمارة الخدمية   SOA

 

 

مخرجات التعلم

عند الانتهاء من هذه الدورة ، سوف تكون قادرًا على:

فهم مفاهيم الحوسبة السحابية الأساسية والمبادئ الأساسية ، بما في ذلك نماذج التسليم القياسية وتصميمات الخدمة.

فهم ووضع ممارسات الأمان التأسيسية المطلوبة لتأمين البنى التحتية الحديثة للحوسبة السحابية و كيفية إنشائها بنجاح.

فهم الاختلافات بين ممارسات أمان البيانات التقليدية ومنهجيات و ممارسات أمان البيانات المستندة إلى السحابة.

إدارة الهوية والوصول لكل من مقدمي الخدمات السحابية والمستهلكين.

إنشاء حماية البيانات في حالة السكون والبيانات قيد النقل والبيانات قيد الاستخدام داخل بيئة السحابة.

وضع التصاميم القياسية لشبكات الأمان السحابية ونماذج البنية السحابية.

كيفية التعامل مع تعقيد الجهات الفاعلة في تهديد السحابة والتقنيات المستخدمة لمهاجمة البنية التحتية للحوسبة السحابية

التحديد الدقيق للمتطلبات التنظيمية اللازمة لتأمين البيانات في السحابة وكيفية التغلب على الصعوبات في تلبية هذه المتطلبات.

المتطلبات السابقة للتدريب
  • سعودي الجنسية.
  • أن يكون على رأس العمل
  • اجادة اللغة الإنجليزية
  • الحصول على دبلوم كحد أدنى وفي تخصص تقني أو معلوماتي أو هندسي
  • اكبر من 18 سنة
  • وجود جهاز حاسب آلي سعته لا تقل عن 4 جيجا بايت وانترنت مناسب

ملاحظة الدورة من 4 مساءا الى 9 مساءا لمدة خمس ايام

الشهادات الإحترافية المتعلقة
    لا توجد شهادات احترافية مرتبطة بالدورة التدريبية.
خبرات المدرب
  • Machine Learning Engineer

    Self-Employed, Cairo, Cairo

    Advanced Python libraries for data science and machine learning (i.e. Scikit-Learn, Pandas, NumPy,...etc). also Linear algebra basics , Basics of statistics and probability.

    Dataset Engineering (preparation, cleaning, filling missing data, collinearity and covariance, visualization and dimensionality-reduction).Machine learning basics (overfitting, underfitting, bias, variance, cross-validation and creating pipelines).

    Supervised machine learning algorithms like Linear-Regression, Logistic-Regression, SVM , Penalized-Regression (Ridge-Regression, LASSO-Regression), Decision-Trees (Regressor, Classifier), KNN, Naive Bayes, K-Means and Ensemble-Methods (Random-Forest, Gradient-Boosting).Unsupervised  machine learning algorithms as PCA (Principle Component Analysis), K-Means and Gaussian Mixtures

    Computer-Vision Engineer

    Self-Employed, Cairo, Cairo

    Tensor data structure , Deep-Learning frame works (TensorFlow, Keras) , Artificial Neurons anatomy , Artificial Neural Networks (Feed-Forward and Backpropagation algorithms).Sequential APIs and Functional APIs,Activation functions.

    Optimization algorithms (Gradient-Descent, SGD, Momentum GD, ADAM), Hyperparameters study , Saving and restoring models , Good Experience in Deep-Learning with Tenser-Flow and Keras , Image Fundamentals , Convolutional Neural Networks (CNN), OpenCV framework , Image features and descriptors extrasction. Face Detection, Object Detection, Image-Classification vs Object-Detection, YOLOv3 Framework.

    Instructor:

    1.     Machine Learning Instructor.

    2.    Cloud Computing Instructor

    3.     Neural Networks and Deep Learning Instructor.

    4.     Python Instructor

  • مجال التدريب
    الدورات التدريبة التخصصية
  • المسار الوظيفي
  • نوع الدورة
    دورة معرفية
  • مستوى الدورة التدريبية
    مستوى متقدم
  • طريقة توصيل الدورة
    تفاعلية مباشرة
  • موعد البرنامج تبدأ 26-09-2021 إلى 30-09-2021 لمدة 25 ساعات
انتهت فترة التقديم