С 23 мая 2019 года в Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники начнётся очный курс «Интернет вещей: безопасный сбор и обработка больших данных». Вести его будут заместитель руководителя Центра компетенций НТИ «Технологии беспроводной связи и интернета вещей», доцент Сколтеха Андрей Сомов, стажёр-исследователь Центра и аспирант Сколтеха Александр Меньщиков, а также кандидат технических наук и доцент ТУСУРа Евгений Агеев.     Стоимость курса составляет 30 000 рублей, однако обучение первой группы 2019 года полностью профинансирует Региональный центр компетенций НТИ. Это отличная возможность получить востребованные на рынке знания и умения без отрыва от основной работы или учебы, бесплатно и с быстрым результатом. Все последующие группы будут формироваться уже полностью на коммерческой основе.

Программа курса позволит слушателям всесторонне понять роль центров обработки данных (ЦОД) в области интернета вещей (IoT), а также функционала инженеров ЦОДов. Кроме того, слушатели получат фундаментальные знания, необходимые для анализа безопасности данных, в частности, оценки уязвимости и рисков IoT-систем. Использование в процессе обучения виртуальной лабораторной среды позволяет имитировать реальные сценарии угроз кибербезопасности, дает возможность увидеть своими глазами как выполняется взлом систем, выполнить оценку уязвимости и рисков, применить методы защиты от угроз.

Рекомендуемая подготовка слушателей:

• наличие опыта написания и отладки кода Python,
• основные знания и умения работы с ОС Windows и Linux,
• понимание того, как взаимодействуют устройства в компьютерной сети,
• знание технического английского языка.

Программа курса:

Сбор, отправка и визуализация данных

• Настройка встроенной платформы с датчиками
• Настройка беспроводного соединения
• Подготовка онлайн сервиса
• Визуализация данных
• Графическая среда для дизайна приложения интернета вещей

Запуск машинного обучения для обработки данных на встроенных системах

• Настройка встроенной платформы
• Методы машинного обучения
• Настройка графического процессора для встроенных систем
• Обработка данных

Большие данные и методы обработки данных

• Данные и интернет вещей
• Основы анализа данных. Основные статистические методы
• Анализ данных. Формирование гипотез, извлечение новой информации из обработанных данных
• Анализ данных и машинное обучение
• Включение данных в операционную деятельность
• Архитектура для больших данных и инженерии данных. Принципы построения масштабируемых решений обработки больших данных (Apache Hadoop)

Безопасность устройств IoT

• Устройства IoT. Риски при использовании устройств IoT
• Архитектура IoT систем. Отраслевые сетевые стандарты и модели для IoT под требования безопасности
• Атака на устройства IoT
• Атака на устройства IoT. Канал связи. Проводные и беспроводные сетевые протоколы и их уязвимости
• Уязвимости уровня прикладных программ. Локальные и облачные приложения
• Методика оценки уязвимости и рисков в системе, содержащей устройства IoT. Знакомство с новыми технологии в области безопасности IoT (блокчейн)

В результате обучения вы будете знать:

• современные информационно-коммуникационные и интеллектуальные технологии, инструментальные среды, программно-технические платформы для решения профессиональных задач;
• этапы жизненного цикла анализа данных и выполнять эти задачи;
• аспекты конфиденциальности и безопасности данных;
• методы использования алгоритмов машинного обучения для прогнозной аналитики;
• эволюцию технологий управления данными от SQL до NoSQL;
• архитектуру современной вычислительной платформы центра обработки данных и особенности распределенных масштабируемых решений для больших данных, таких как Apache Hadoop, Cassandra и Spark;
• угрозы безопасности БД и способы их предотвращения;
• инструменты обеспечения безопасности БД и их возможности;
• основные структуры данных;
• методы обработки данных;
• основы современных систем управления базами данных;
• методы поддержки, контроля и оптимизации баз данных;
• системы хранения и анализа баз данных;
• методы повышения надежности работы системы управления базами данных;
• основы информационной безопасности;
• основы обеспечения информационной безопасности;
• типовые уязвимости, учитываемые при настройке устанавливаемого программного обеспечения;
• методы и средства защиты информации;
• регламенты обеспечения информационной безопасности;
• средства защиты от несанкционированного доступа операционных систем и систем управления базами данных;
• защищенные протоколы управления.

В результате обучения вы будете уметь:

• обосновывать выбор современных информационно-коммуникационных и интеллектуальных технологий, разрабатывать оригинальные программные средства для решения профессиональных задач;
• объяснить, как компании могут извлекать информацию из данных IoT;
• использовать Python для создания конвейера данных для сбора, обработки и визуализации данных датчика;
• применять исследовательский анализ данных для извлечения информации из данных;
• оценить риски безопасности IoT в отрасли;
• применять стандартные отраслевые модели для объяснения требований безопасности в системах IoT;
• моделировать угрозы:

– для оценки уязвимостей безопасности физических устройств в системах IoT,

– для оценки уязвимостей безопасности связи в системах IoT,

– для оценки уязвимостей безопасности приложений в системах IoT;

• использовать моделирование угроз и структуры управления рисками, чтобы рекомендовать меры по снижению угроз;
• объяснить влияние новых технологий на безопасность Интернета вещей;
• выявлять угрозы безопасности на уровне БД;
• разрабатывать мероприятия по обеспечению безопасности на уровне БД;
• идентифицировать класс разрабатываемой системы управления базами данных в зависимости от выполняемых ею задач, определенных в техническом задании на разработку системы управления базами данных;
• применять программно-аппаратные средства защиты информации;
• применять программные средства защиты информации;
• применять аппаратные средства защиты сетевых устройств от несанкционированного доступа;
• применять программные средства защиты сетевых устройств от несанкционированного доступа;
• применять программно-аппаратные средства защиты сетевых устройств от несанкционированного доступа.

В результате обучения вы будете владеть (иметь практический опыт):

• навыками различного вида анализа данных: описательный, прогнозирующий и предписывающий;
• навыками представления и анализа данных, презентации экспериментальных результатов на основе анализа данных;
• анализа возможных угроз для безопасности данных;
• выбора основных средств поддержки информационной безопасности на уровне БД;
• разработки структуры системы управления базами данных в целом и ее отдельных компонентов;
• разработки системы безопасности системы управления базами данных;
• настройки аппаратно-программных средств защиты прикладного программного обеспечения;
• проведения регламентов обеспечения защиты информации в соответствии с политикой информационной безопасности;
• планирования защиты приложений от несанкционированного доступа;
• оценки безопасности и защиты приложений от несанкционированного доступа;
• планирования защиты операционных систем от несанкционированного доступа;
• оценки защиты операционных систем от несанкционированного доступа.

Продолжительность обучения:

80 часов, из них 64 часа аудиторных занятий. Общий срок: 5 недель.

Форма обучения:

Очно-заочная с применением дистанционных образовательных технологий.

Занятия будут проходить на русском языке, изучение учебно-методических материалов в системе дистанционного обучения на английском языке.

Технология дистанционного обучения включает в себя:

• доступ в систему дистанционного обучения к учебно-методическим материалам Сетевой академии Cisco, действующей на базе ТУСУРа в качестве организации-партнера;
• удаленный доступ к учебному оборудованию для выполнения практических заданий;
• онлайн-консультации персонального преподавателя.

Документы об окончании:

Удостоверение о повышении квалификации ведущего государственного технического вуза.