Кибербезопасность информации

Описание курса:

В материалах данного курса рассматриваются вопросы работы с персональными данными, а также проблемы приватности. Кроме того, на курсе рассматриваются вопросы построения архитектуры корпоративной кибербезопасности с учётом проблем соблюдения приватности и соответствия требованиям регуляторов в части работы с персональными данными.

Аудитория курса:

Сотрудники компаний, отвечающие за задачи управления рисками, сотрудники, принимающие проектные управленческие решения, а также специалисты, отвечающие за обработку персональных данных и взаимодействие с регуляторами по этим вопросам.

Предварительные требования к аудитории:

Необходимы знания общей кибербезопасности на уровне курса ANT0000.

Содержание курса:

Модуль 1 – Приватность.

Концепция приватности и её развитие.
Проблемы приватность в киберпространстве.
Приватность в контексте протоколов сети Интернет.
Моделирование и оценка угроз приватности.

Модуль 2 – Моделирование угроз приватности.

Методики моделирования угроз приватности.
Создание модели угроз приватности по методике LINDDUN.
Оценка рисков приватности.

Модуль 3 – Работа с персональными данными.

Персональные данные и приватность.
Стандарты и требования регуляторов.
Методы учета и анализа процессов и компонентов работы с персональными данными.
Деперсонификация данных.
Аудит процессов и компонентов работы с персональными данными.

Модуль 4 – Моделирование угроз приватности в архитектуре корпоративной кибербезопасности.

Архитектура корпоративной кибербезопасности.
Технические решения защиты приватности и персональных данных.
Организационные решения защиты приватности и персональных данных.

Описание курса:

Материал данного курса позволит слушателям изучить методы и механизмы защиты от утечек
данных в архитектуре корпоративной кибербезопасности, в том числе с помощью систем Data Loss
Prevention. Проблемы утечки данных на курсе рассматриваются, в контексте проблем
корпоративного мошенничества и «инсайдерских» угроз.

Аудитория курса:

Инженеры, обеспечивающие кибербезопасность корпоративной инфраструктуры, инженеры,
проектирующие архитектуру кибербезопасности, инженеры, занимающиеся обработкой
инцидентов кибербезопасности, а также аналитики, работающие с данными Threat Intelligence.

Предварительные требования к аудитории:

Необходимы знания общей кибербезопасности на уровне курса ANT0000.

Содержание курса:

Модуль 1 – Проблема утечки данных.

Корпоративное мошенничество.
Промышленный шпионаж.
«Инсайдерские» угрозы.
Утечка данных.
Моделирование угроз утечки данных.
Оценка рисков утечки данных.

Модуль 2 – Методы и механизмы защиты от утечек данных.

Методы защиты от корпоративного мошенничества.
Методы защиты от «инсайдерских» угроз.
Предотвращение утечек данных.
Обнаружение и реагирование на утечки данных.
Threat Intelligence для обнаружения утечек данных.
Системы Data Loss Prevention (DLP).

Модуль 3 – DLP в архитектуре корпоративной кибербезопасности.

Архитектура корпоративной кибербезопасности.
Интеграция DLP c компонентами Threat Intelligence.
Обработка инцидентов утечки данных.
Построение системы внутреннего корпоративного контроля.

Описание курса:

Материал данного курса позволит слушателям изучить принципы, подходы, и технологии
обеспечения сохранности данных: архивирование, резервное копирование и обеспечение
катастрофоустойчивости. Также на курсе рассматриваются вопросы проектирования этих
процессов.

Аудитория курса:

Сотрудники компаний, отвечающие за задачи резервного копирования данных и обеспечивающих
их сохранность.
Предварительные требования к аудитории:
Необходимы знания в области работы операционных систем и систем хранения данных.

Содержание курса:

Модуль 1 – Корпоративные данные.

Приложения и данные в собственной инфраструктуре.
Приложения и данные в «облаке».
Модель угроз и риски при хранении данных.

Модуль 2 – Обеспечение сохранности данных.

Отказоустойчивость и доступность.
Резервное копирование.
Disaster Recovery.
Архивирование.
Планирование и проектирование механизмов обеспечения сохранности
данных.

Модуль 3 – Внедрение механизмов резервного копирования.

Резервное копирование данных в собственной инфраструктуре. Bareos.
Резервное копирование данных в «облаке». Corso.