Architektura Bezpieczeństwa IoT - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą chronić pojazdy połączone przed cyberatakami.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wdrożywać cyberbezpieczeństwo w systemach motoryzacyjnych.
• Wybierać najodpowiedniejsze technologie, narzędzia i podejścia.

Postępy w technologiach i rosnąca ilość informacji zmieniają sposób prowadzenia biznesu w wielu branżach, w tym w sektorze rządowym. Stopy generowania danych i cyfrowego archiwizowania przez rządy są na wzroście ze względu na dynamiczny rozwój urządzeń mobilnych i aplikacji, inteligentnych czujników i urządzeń, rozwiązań chmurowych oraz portalów skierowanych do obywateli. Wraz z rozszerzeniem się cyfrowej informacji i jej złożonością, zarządzanie, przetwarzanie, przechowywanie, bezpieczeństwo i likwidacja danych stają się coraz bardziej złożone. Nowe narzędzia do rejestrowania, wyszukiwania, odkrywania i analizy pomagają organizacjom wyciągać wnioski z ich niestrukturyzowanych danych. Rynkowi rządowy jest na przełomie, uświadamiając sobie, że informacja jest strategicznym aktywem, a rząd musi chronić, wykorzystywać i analizować zarówno strukturyzowane, jak i niestrukturyzowane dane, aby skuteczniej służyć i spełniać cele misji. Kiedy liderzy rządowi starają się ewoluować w organizacje oparte na danych, budują fundamenty, które pozwalają korelować zależności między wydarzeniami, ludźmi, procesami i informacjami.

Wysokowartościowe rządowe rozwiązania powstają dzięki integracji najbardziej innowacyjnych technologii:

• Urządzenia i aplikacje mobilne
• Usługi w chmurze
• Technologie i sieci biznesowe oparte na mediach społecznościowych
• Big Data i analiza danych

Big Data to jedno z inteligentnych rozwiązań branżowych, które pozwala rządowi podejmować lepsze decyzje poprzez działania oparte na wzorcach wykrywanych w wyniku analizy dużych objętości danych — zarówno powiązanych, jak i niespowiązanych, strukturyzowanych i niestrukturyzowanych.

Ale osiągnięcie tych celów wymaga znacznie więcej niż tylko gromadzenie ogromnych ilości danych. „Rozumienie tych wielkich objętości Big Data wymaga zaawansowanych narzędzi i technologii, które pozwalają na analizowanie i wyciąganie użytecznej wiedzy z rozległych i różnorodnych strumieni informacji,” pisał Tom Kalil i Fen Zhao z Biura Nauki i Polityki Technologicznej Białego Domu w swoim wpisie na blogu OSTP.

Biały Domek podjął krok, aby pomóc agencjom znaleźć te technologie, ustanawiając w 2012 roku Narodową Inicjatywę Badawczo-Rozwojową Big Data. Inicjatywa obejmowała ponad 200 milionów dolarów na maksymalne wykorzystanie eksplozji Big Data i narzędzi do jej analizy.

Wyzwania, jakie stawia przed nami Big Data, są prawie tak ogromne jak jego obietnice są zachęcające. Skuteczne przechowywanie danych jest jednym z tych wyzwań. Jak zwykle, budżety są ograniczone, więc agencje muszą minimalizować koszt przechowywania danych na megabajt i utrzymywać dostępność danych, aby użytkownicy mogli je otrzymać, gdy tego potrzebują i tak, jak to wymagają. Tworzenie kopii zapasowych ogromnych ilości danych zwiększa trudność.

Skuteczna analiza danych jest kolejnym głównym wyzwaniem. Wiele agencji korzysta z komercyjnych narzędzi, które umożliwiają im przeszukiwanie gór danych, wykrywając trendy, które mogą pomóc w bardziej efektywnym działaniu. (Ostatnie badanie MeriTalk wykazało, że federalni kierownicy IT uważają, że Big Data może pomóc agencjom oszczędzić ponad 500 miliardów dolarów, jednocześnie spełniając cele misji.).

Niestandardowe narzędzia Big Data pozwalają również agencjom na analizowanie swoich danych. Na przykład Grupa Analityki Obliczeniowej Laboratorium Oak Ridge uczyniła swój system analizy danych Piranha dostępny dla innych agencji. System pomógł badaczom medycznym odnaleźć związek, który może ostrzec lekarzy o aneurysmie aortalnym przed wystąpieniem. Jest również wykorzystywany do bardziej rutynowych zadań, takich jak przeszukiwanie CV, aby łączyć kandydatów na stanowiska pracy z menedżerami rekrutacji.

Insurtech (znany również jako cyfrowa ubezpieczenia) odnosi się do zjednoczenia branży ubezpieczeniowej i nowych technologii. W dziedzinie Insurtech "cyfrowi ubezpieczyciele" stosują innowacyjne rozwiązania technologiczne w swoich modelach biznesowych i operacyjnych, aby obniżać koszty, poprawiać doświadczenie klienta oraz zwiększać elastyczność ich działań.

W tej szkoleniu prowadzonej przez instruktora uczestnicy zdobędą zrozumienie technologii, metod i podejścia potrzebnych do przeprowadzenia transformacji cyfrowej w swoich organizacjach oraz w branży jako całości. Szkolenie jest skierowane do menedżerów, którzy muszą uzyskać kompleksowe zrozumienie, rozstrzygnąć hypę i terminologię, a następnie podjąć pierwsze kroki w celu opracowania strategii Insurtech.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Rozmawiać o Insurtech i wszystkich jego elementach inteligentnie i systematycznie
• Zidentyfikować i uproszczać rolę każdej kluczowej technologii w ramach Insurtech.
• Opisać ogólną strategię implementacji Insurtech w swojej organizacji

Odbiorcy

• Ubezpieczyciele
• Techologi w branży ubezpieczeniowej
• Stakeholderzy ubezpieczeniowi
• Konsultanci i analitycy biznesowi

Format kursu

• Część wykład, część dyskusja, ćwiczenia i grupowe zadania studium przypadku

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla profesjonalistów IT i menedżerów biznesowych na poziomie średnim, którzy chcą zrozumieć potencjał IoT i obliczeń na krawędzi w celu umożliwienia efektywności, przetwarzania w czasie rzeczywistym i innowacji w różnych branżach.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady IoT i obliczeń na krawędzi oraz ich rolę w transformacji cyfrowej.
• Wykryć przypadki użycia IoT i obliczeń na krawędzi w sektorach produkcji, logistyki i energii.
• Rozróżnić architektury i scenariusze wdrożenia obliczeń na krawędzi i w chmurze.
• Wdrożyć rozwiązania obliczeń na krawędzi dla przewidywania konserwacji i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.

Szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla developerów średniozaawansowanych, architektów systemów i profesjonalistów branży, którzy chcą wykorzystać Edge AI do wzbogacenia aplikacji IoT o inteligentne możliwości przetwarzania i analizy danych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jej zastosowanie w IoT.
• Zainstalować i skonfigurować środowiska Edge AI dla urządzeń IoT.
• Tworzyć i wdrażać modele AI na urządzeniach Edge dla aplikacji IoT.
• Wdawać się w przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i podejmowanie decyzji w systemach IoT.
• Integrować Edge AI z różnymi protokołami i platformami IoT.
• Rozwiązywać etyczne kwestie i najlepsze praktyki w dziedzinie Edge AI dla IoT.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla menedżerów produktu i programistów, którzy chcą używać Edge Computing do decentralizacji zarządzania danymi w celu zwiększenia wydajności, wykorzystując inteligentne urządzenia znajdujące się w sieci źródłowej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe pojęcia i zalety Edge Computing.
• Zidentyfikować przypadki użycia i przykłady, w których można zastosować Edge Computing.
• Projektować i budować rozwiązania Edge Computing w celu szybszego przetwarzania danych i obniżenia kosztów operacyjnych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce wprowadza architektury systemów, systemy operacyjne, sieci, pamięć masową i kwestie kryptograficzne, które należy wziąć pod uwagę przy projektowaniu bezpiecznych systemów wbudowanych.

Pod koniec tego kursu uczestnicy będą mieli solidne zrozumienie zasad bezpieczeństwa, obaw i technologii. Co ważniejsze, uczestnicy zostaną wyposażeni w techniki potrzebne do tworzenia bezpiecznego oprogramowania wbudowanego.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować Federated Learning do optymalizacji rozwiązań IoT i przetwarzania brzegowego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady i korzyści Federated Learning w IoT i edge computing.
• Wdrożyć modele Federated Learning na urządzeniach IoT w celu zdecentralizowanego przetwarzania AI.
• Zmniejszyć opóźnienia i usprawnić podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w środowiskach przetwarzania brzegowego.
• Podejmowanie wyzwań związanych z prywatnością danych i ograniczeniami sieciowymi w systemach IoT.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla techników serwisowych, administratorów systemów lub każdego, kto chce nauczyć się prawidłowej instalacji, użytkowania i zarządzania systemem bezpieczeństwa Honeywell.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Poznać koncepcje systemów bezpieczeństwa i komponentów Honeywell.
• Prawidłowo zainstalować i konserwować system bezpieczeństwa Honeywell.
• Wykorzystywać narzędzia konserwacyjne i pakiet zarządzania Honeywell do sterowania systemem bezpieczeństwa.

W przeciwieństwie do innych technologii, IoT jest znacznie bardziej złożone, obejmując prawie każdą dziedzinę podstawowej inżynierii - mechanicznej, elektronicznej, firmware'owej, middleware'owej, chmurowej, analityki i mobilności. Dla każdej warstwy inżynieryjnej IoT istnieją aspekty ekonomiczne, standardy, regulacje oraz ewoluujące stan techniki. Po raz pierwszy oferowany jest skromny kurs, który obejmuje wszystkie te krytyczne aspekty inżynierii IoT.

Podsumowanie

Zaawansowana program szkoleniowy pokrywający bieżący stan techniki w dziedzinie Internetu rzeczy (IoT).

Kurs obejmuje wiele domen technologicznych, aby rozwijać świadomość systemów IoT i ich komponentów oraz sposób, w jaki mogą one pomóc biznesom i organizacjom.

Demo na żywo modelowych aplikacji IoT, które prezentują praktyczne wdrożenia IoT w różnych dziedzinach przemysłowych, takich jak przemysłowy IoT, Smart Cities, detaliczny handel, podróż i transport oraz przypadki zastosowania wokół podłączonych urządzeń.

Grupa docelowa

Menedżerowie odpowiedzialni za procesy biznesowe i operacyjne w swoich organizacjach, którzy chcą wiedzieć, jak wykorzystać IoT, aby uczynić ich systemy i procesy bardziej efektywnymi.

Przedsiębiorcy i inwestorzy, którzy chcą stworzyć nowe przedsięwzięcia i zrozumieć lepiej krajobraz technologii IoT, aby móc go wykorzystać w skuteczny sposób.

Oszacowania wartości rynku Internetu rzeczy (IoT) są ogromne, ponieważ IoT jest zdefiniowany jako zintegrowana i rozproszona warstwa urządzeń, czujników i mocy obliczeniowej, która nakłada się na całe sektory konsumenckie, biznesowe (B2B) i rządowe. IoT będzie odpowiadać za coraz większą liczbę połączeń: 1,9 miliarda urządzeń dzisiaj i 9 miliardów do 2018 roku. W tym roku będzie to równa liczba smartphone'ów, smart TV, tabletów, nosimych komputerów i PC.

W przestrzeni konsumenckiej wiele produktów i usług już przechodzi w sferę IoT, w tym kuchenne i domowe urządzenia gospodarstwa domowego, parking, RFID, oświetlenie i ogrzewanie oraz wiele zastosowań w Internecie przemysłowym.

Jednakże podstawowe technologie IoT nie są niczym nowym, ponieważ komunikacja M2M istniała od powstania Internetu. Co się zmieniło w ostatnich kilku latach, to pojawienie się licznych tanich technologii bezprzewodowych oraz powszechna adaptacja smartphone'ów i tabletów w każdej rodzinie. Eksplozyjny wzrost urządzeń mobilnych prowadzi do obecnej wymagania IoT.

Z powodu nieograniczonych możliwości biznesu w IoT, liczna grupa małych i średnich przedsiębiorców skoczyła na bandwagon złotego rusza IoT. Ponadto ze względu na pojawienie się otwartoźródłowych elektroniki i platformy IoT, koszt opracowania systemu IoT oraz dalszego zarządzania jego rozmiarową produkcją staje się coraz bardziej dostępny. Obecni właściciele produktów elektronicznych odczuwają nacisk, aby zintegrować swoje urządzenia z Internetem lub aplikacjami mobilnymi.

Ten kurs jest przeznaczony do rewizji technologicznej i biznesowej rozwijającego się przemysłu, aby entuzjaści/peredsiębiorcy IoT mogli ogarnąć podstawy technologii i biznesu IoT.

Cel kursu

Głównym celem kursu jest przedstawienie pojawiających się opcji technologicznych, platform oraz przypadków zastosowania IoT w domowej i miejskiej automatyzacji (smart homes and cities), Internecie przemysłowym, opiece zdrowotnej, rządzie, mobilnej komunikacji komórkowej i innych dziedzinach.

Podstawowe wprowadzenie do wszystkich elementów IoT - mechanicznej, platformy elektronicznej/czujników, protokołów bezprzewodowych i przewodowych, integracji mobilnej z elektroniką, integracji mobilnej z przedsiębiorstwem, analityki danych oraz całkowitej warstwy sterowania.

Protokoły M2M bezprzewodowe dla IoT - WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Kiedy i gdzie używać które?

Aplikacje mobilne/desktopowe/webowe - do rejestracji, zbierania danych i sterowania – Dostępne platformy zbierania danych M2M dla IoT - Xively, Omega i NovoTech itp.

Problemy zabezpieczeń i rozwiązania bezpieczeństwa dla IoT

Otwarte/komercyjne platformy elektroniczne dla IoT - Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC itp.

Otwarte/ komercyjne platformy chmurowe przedsiębiorstw dla AWS-IoT apps, Azure -IOT, Watson-IOT cloud wraz z innymi mniejszymi chmurami IoT

Studia nad biznesem i technologią niektórych powszechnych urządzeń IoT, takich jak automatyzacja domowa, dymnik, pojazdy, wojsko, opieka zdrowotna w domu itp.

Internet Rzeczy (IoT - Internet of Things) to koncepcja, w której urządzenia codziennego użytku są połączone ze sobą i z siecią internetową, co umożliwia im zbieranie, wymianę i analizę danych. - Urządzenia IoT mogą być różnorodne: od smartfonów, zegarków, urządzeń medycznych, aż po samochody, urządzenia domowe czy czujniki przemysłowe. - Te urządzenia są połączone za pomocą różnych technologii, takich jak Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee, LTE czy sieci komórkowe, co umożliwia im komunikację ze sobą oraz z sieciami internetowymi. - Wyposażone w sensory, urządzenia IoT mogą zbierać dane z otoczenia, np. temperaturę, wilgotność, położenie geograficzne, dane biometryczne itp. - Zebrane dane są przesyłane do chmury lub lokalnych centrów przetwarzania danych, gdzie są analizowane i przetwarzane na użyteczne informacje. - Na podstawie zebranych danych, urządzenia mogą wykonywać zadania automatycznie, np. regulować temperaturę, monitorować stan zdrowia, sterować systemami domowymi itp. - W przemyśle IoT może być wykorzystywane do monitorowania i optymalizacji procesów produkcyjnych, zarządzania zapasami, monitorowania wydajności maszyn itp. - W biznesie IoT może pomagać w dostarczaniu usług, personalizacji doświadczeń klientów, zarządzaniu łańcuchem dostaw itp. - IoT stale ewoluuje, integrując się z sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i nowymi technologiami, co otwiera drzwi do nowych zastosowań i innowacji. Internet Rzeczy zmienia sposób, w jaki łączymy się ze światem, umożliwiając nam monitorowanie, kontrolowanie i optymalizację różnorodnych aspektów naszego życia codziennego, pracy i przemysłu. Jego rozwój przynosi wiele nowych możliwości i wyzwań, szczególnie związanych z bezpieczeństwem, prywatnością i zarządzaniem danymi.

Machine-to-Machine (M2M) odnosi się do bezpośredniej zautomatyzowanej komunikacji między połączonymi w sieć urządzeniami mechanicznymi lub elektronicznymi.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy poznają różne aspekty NB-IoT (znanego również jako LTE Cat NB1) podczas opracowywania i wdrażania przykładowej aplikacji opartej na NB-IoT.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zidentyfikować różne komponenty NB-IoT i sposób, w jaki pasują do siebie, tworząc ekosystem.
• Zrozumieć i wyjaśnić funkcje bezpieczeństwa wbudowane w urządzenia NB-IoT.
• Opracować prostą aplikację do śledzenia urządzeń NB-IoT.

ThingsBoard to platforma IoT typu open source, która oferuje zarządzanie urządzeniami, gromadzenie danych, przetwarzanie i wizualizację dla rozwiązania IoT.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować ThingsBoard ze swoimi rozwiązaniami IoT.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować ThingsBoard
• Zrozumieć podstawy funkcji i architektury ThingsBoard
• Tworzyć aplikacje IoT z ThingsBoard
• Zintegrować ThingsBoard z Kafka w celu routingu danych urządzeń telemetrycznych
• Integracja ThingsBoard z Apache Spark w celu agregacji danych z wielu urządzeń

Odbiorcy

• Inżynierowie oprogramowania
• Inżynierowie sprzętu
• Programiści

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.