أمن البيانات السحابية

Training ID 5524

Training Description

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.

Training Course index

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 :

•Azure – PowerShell, 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

Training course outcomes

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.

Training Pre-requirements

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

Related Professional Certificates	There is no related certificates.
Trainer Experiences	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