Intrusion Detection & Prevention Systems

Corso

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Metodologia

    Online

  • Ore di lezione

    3h

  • Durata

    3 Giorni

  • Inizio

    Scegli data

Diventa esperto di Sicurezza Informatica

Questo corso presenta le tecniche di Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS) ed è indirizzato ai tecnici che opreano e gestiscono la Siurezza delle Reti

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Luogo

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Profilo del corso

Professionista IT

Buone conoscenze sistemistiche e di reti

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Opinioni

Successi del Centro

2023
2022
2021
2020
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2018

Tutti i corsi devono essere aggiornati

La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7

Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi

6 anni del centro in Emagister.

Materie

  • Qualità dei sistemi informativi
  • Progetti informatici
  • Informatica per adulti
  • Ingegneria informatica gestionale
  • Informatica e tecnologia
  • Gestione dei protocolli informatici
  • Didattica informatica
  • Information tecnology
  • Programmazione informatica
  • Informatica

Professori

Docente Senior (min. 5 anni)

Docente Senior (min. 5 anni)

Docente Senior (min. 5 anni)

Programma

Architettura di un Intrusion Detection and Prevention System (IDPS)

  • Generalità
  • Principi di intrusion detection e prevention
  • Metodi di intrusion detection
  • Signature-Based Detection
  • Anomaly-Based Detection
  • Stateful Protocol Analysis
  • Componenti e architettura
  • Funzioni di sicurezza
  • Implementazione e amministrazione dell’IDPS
  • Tipi di tecniche di IDPS
  • Network-Based IDPS
  • Wireless IDPS
  • Network Behavior Analysis (NBA) System
  • Host-Based IDPS
  • Integrazione di molteplici tecniche IDPS
  • Scelta dei prodotti IDPS

Shell Testuali e IDPS

  • Introduzione
  • Le shell
  • Shell Testuali
  • Shell Grafiche
  • Vulnerabilità nelle shell testuali
  • Il dataset di Schonlau

Panoramica di Tecniche di Intrusion Detection in shell testuali

  • Introduzione
  • I risultati delle varie Tecniche
  • Presentazione delle Tecniche
  • Layered Networks based on ECM e Support Vector Machine based on Co-occurrence Matrix
  • RBF Neural Network
  • Sequence Alignment
  • Naive Bayes
  • Recursive Data Mining
  • Uniqueness
  • Bayes one-step Markov
  • Hybrid Multi-step Markov
  • Compression
  • IPAM – Incremental Probabilistic Action Modeling
  • Sequence Matching

Ulteriori informazioni

Manuale: Materiale didattico e relativo prezzo da concordare.

Natura del corso: Teorico Metodologico.

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