Ağ Trafik Analizi ve Saldırı Tespiti için Derin Öğrenme Eğitimi
Eğitim Zamanı
Eğitim takviminden bakabilirsiniz.
Sertifika
Eğitime katılanlara Cyberinlab tarafından katılım sertifikası verilmektedir.
Eğitim Süresi
1 Gün
Eğitimin Amacı
Cyberinlab tarafından özel olarak tasarlanmış **“Ağ Trafik Analizi ve Saldırı Tespiti için Derin Öğrenme Eğitimi”**nin amacı, kurumların ağ savunmasını klasik imza/kurala dayalı yöntemlerin ötesine taşıyacak yetkinlikleri kazandırmaktır. Bu eğitim; gerçek dünya trafik örüntülerinden hareketle derin öğrenme temelli tespit modelleri kurma, eğitim ve devreye alma süreçlerini uygulamalı olarak öğreterek katılımcıların:
Ağ seviyesinde karmaşık anormallikleri ve gelişmiş kalıcı tehditleri (APT) erken safhada tespit edebilmelerini,
DDoS, protokol suistimali ve lateral movement gibi saldırı türlerini modelleyip ayırt edebilmelerini,
Üretim ortamına güvenle entegre edilebilen, düşük false-positive ve yüksek tespit doğruluğuna sahip derin öğrenme tabanlı dedektörler geliştirmelerini,
Güvenlik operasyonları ile ML/devops süreçlerini birleştiren pipeline’lar kurmalarını
sağlamaktır. Eğitim, kurumsal operasyonel gereksinimleri, regülasyon ve uyumluluk beklentilerini gözeterek verilir; tüm içerik ve laboratuvar uygulamaları Cyberinlab uzman kadrosu tarafından geliştirilmiş, saha verileri ve entegre test altyapılarıyla desteklenmiştir.
Neler Öğreneceksiniz?
Modül 1 — Giriş & Tehreat Manzarası
- Ağ güvenliğinde güncel saldırı trendleri ve deep learning’in rolü.
- Eğitim hedefleri, başarı kriterleri ve değerlendirme metrikleri.
Modül 2 — Ağ Verisi ve Feature Mühendisliği
- Paket-, akış- ve oturum-temelli özellik çıkarımı (temporal/spatial öznitelikler).
- Zaman serisi önişleme, pcap to flow dönüşümleri, ve öznitelik seçimi.
- Laboratuvar: Cyberinlab trafik örneği üzerinden feature pipeline kurma.
Modül 3 — Derin Öğrenme Mimari Seçimleri
- CNN, RNN, Transformer ve hibrit mimarilerin ağ analizi uygulamaları.
- Model parametreleri, regularization, ve interpretability yaklaşımları.
- Laboratuvar: Hazır mimariyle kısa süreli eğitim ve ön değerlendirme.
Modül 4 — Denetimli & Denetimsiz Öğrenme ile Anomali Tespiti
- Supervised classification vs. unsupervised anomaly detection (autoencoders, one-class).
- Semi-supervised ve contrastive learning yaklaşımları.
- Laboratuvar: Autoencoder tabanlı anomali dedektörü eğitimi ve ince ayar.
Modül 5 — Gerçek Zamanlı Mimari ve MLOps
- Streaming inferencing, model quantization, edge/onthefly deploy.
- Canary deployment, A/B testleri, performans takibi.
- Teslimat: Production-ready deploy checklist (Cyberinlab standardı).
Modül 6 — Saldırı Senaryoları, Test ve Tuning
- Çeşitli saldırı tipleri için test verisi üretimi, adversarial trafik senaryoları.
- Model tuning ile false positive azaltma yöntemleri.
- Tatbikat: Cyberinlab simulate trafik ortamında saldırı tespiti uygulaması.
Modül 7 — SIEM/SOC Entegrasyonu ve Playbook Oluşturma
- Tespit çıktılarının SIEM üzerinden korelasyonu ve otomatik tetikleme.
- Uyarı sınıflandırması ve önceliklendirme kuralları.
- Teslimat: Örnek playbook + entegrasyon rehberi (Cyberinlab formatı).
Modül 8 — Değerlendirme, Raporlama ve Sertifikasyon
- Eğitimin sonunda uygulamalı değerlendirme, teknik rapor hazırlanması ve Cyberinlab onaylı sertifika süreci.
- Teslimatlar: Kişiye özel mini proje raporu, model performans tablosu, önerilen üretim yol haritası.
Nasıl Kayıt Olabilirsiniz?
• Eğitime kesin kayıt için, Eğitim Talep Formu‘ nu eksiksiz olarak doldurunuz. Detaylar için (0216) 504 71 79 arayabilirsiniz.
• Eğitim süresinin en az %75’inde bulunan katılımcılarımıza, eğitim sonunda “katılım sertifikası” verilecektir.
• Tüm eğitimlerimiz, talep edilmesi halinde şirketlere özel yapılabilmektedir. Programlarımız genel olarak minimum 5 kişi katılımla açılabilmektedir.
• Kayıtlarımız eğitim tarihinden 3 gün öncesine kadar devam etmektedir.
• Cyberinlab gerektiğinde eğitim mekanını veya eğitmeni değiştirme, programı iptal etme veya erteleme hakkını saklı tutmaktadır.
Eğitimlerimize erken kayıt olarak size özel indirim fırsatlarını kaçırmayın!