Kaspersky Unified Monitoring Analysis Platform (KUMA)

войти | регистрация

Главная

О компании

+7 (495) 728-2952

Kaspersky Lab / Лаборатория Касперского -> Все курсы Kaspersky Lab

Курс: KL 034.2.1

Kaspersky Unified Monitoring Analysis Platform (KUMA)

55000 руб. *

* Только для курса 04.12.2023

Вендор: Kaspersky Lab / Лаборатория Касперского

Направление:

Продолжительность:
3 дн. | 24 а. ч.

Форма обучения:
очно, дистанционно

Цена: 59000 руб.

Готовит к тестам:
KLE 034.2.1

Описание курса

Программа курса

Расписание курса

Цель курса:

Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA) является решением класса SIEM, для сбора, хранения обработки, корреляции и визуализации разрозненных данных.

Курс знакомит с архитектурой и возможностями решения, рассказывает и показывает, как выполнить установку и настройку решения на многочисленных примерах.

Материалы курса включают слайды с описанием принципов работы и настройки, а также лабораторные работы для закрепления практических навыков настройки.

Изучаемые продукты

Основной продукт:

• Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform 2.0.1

• Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform 2.1

Смежные продукты, выступающие источниками событий, источниками данных для обогащения и

средствами реагирования в лабораторных работах:

• Kaspersky Security Center 14

• Kaspersky Endpoint Security 11.10

• Kaspersky Security for Windows Server 11.1

• Kaspersky Anti Targeted Attack Platform 4.1

Смежные продукты, выступающие источниками данных для обогащения в теоретических материалах:

• Kaspersky CyberTrace 4.1

• Kaspersky Threat Lookup

Целевая аудитория:

Курс ориентирован на инженеров технической и предпродажной поддержки.

После окончания курса Вы будете уметь:

По окончании курса слушатели смогут:

• Развернуть Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform для демонстрации решения

• Настроить получение событий из разных источников и в разных форматах

• Настроить нормализацию, агрегацию и обогащение событий согласно требованиям

• Настроить корреляционные правила для обнаружения инцидентов

• Настроить взаимодействие с внешними системами с целью обогащения событий и реагирования на инциденты

• Обработать инциденты и вручную проанализировать события

• Настроить уведомления и создать отчеты о работе решения

Предварительная подготовка:
От участников требуется:

• Понимание основ сетевых технологий: TCP/IP, DNS, электронной почты, web

• Базовые навыки администрирования ОС Windows и Linux

• Базовые знания об информационной безопасности

• Представление о том, что такое регулярные выражения

Согласие на обработку персональных данных:

Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 года свободно, своей волей и в своем интересе выражаю свое безусловное согласие на обработку моих персональных данных АНО ДПО «Академия Высоких технологий» (ОГРН 1097799018877, ИНН 7707019739), зарегистрированным в соответствии с законодательством РФ по адресу:
Новослободская ул., 58, 127055 Москва, РФ (далее по тексту - Оператор).
Персональные данные - любая информация, относящаяся к определенному или определяемому на основании такой информации физическому лицу.
Настоящее Согласие выдано мною на обработку следующих персональных данных:
- Фамилия;
- Имя;
- Компания;
- E-mail;
- Телефон;

Согласие дано Оператору для совершения следующих действий с моими персональными данными с использованием средств автоматизации и/или без использования таких средств: сбор, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), использование, обезличивание, а также осуществление любых иных действий, предусмотренных действующим законодательством РФ как неавтоматизированными, так и автоматизированными способами.
Данное согласие дается Оператору для обработки моих персональных данных в следующих целях:
- предоставление мне услуг/работ;
- направление в мой адрес уведомлений, касающихся предоставляемых услуг/работ;
- подготовка и направление ответов на мои запросы;
- направление в мой адрес информации, в том числе рекламной, о мероприятиях/товарах/услугах/работах Оператора.

Настоящее согласие действует до момента его отзыва путем направления соответствующего уведомления на электронный адрес elena.golyshevskaya@ht-edu.ru. В случае отзыва мною согласия на обработку персональных данных Оператор вправе продолжить обработку персональных данных без моего согласия при наличии оснований, указанных в пунктах 2 – 11 части 1 статьи 6, части 2 статьи 10 и части 2 статьи 11 Федерального закона №152-ФЗ «О персональных данных» от 26.06.2006 г.

Адрес: 127055, г. Москва, Новослободская ул., д. 58

Тел. +7 (495) 728-2952

Email: edu@ht-edu.ru

ИНН 7707019739 ОГРН 1097799018877

Сведения об образовательной организации

карта сайта

Логин:
Пароль:
	Запомнить меня на этом компьютере

Забыли свой пароль?

Фамилия: *
Имя: *
Компания:
E-mail: *
Телефон: *
Дата курса:

Фамилия: *
Имя: *
Компания: *
E-mail: *
Телефон: *
Город: