Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Detection-as-Code in IBM QRadar

Detection-as-Code trong IBM QRadar

Detection-as-Code trong IBM QRadar

Học cách triển khai phương pháp Detection-as-Code trong môi trường IBM QRadar, Github và Python

4.7
(10 đánh giá)
485 học viên
Giảng viên
Daniel Koifman
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
1.5 giờ video
10 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Áp dụng các phương pháp detection-as-code trong IBM QRadar để nâng cao hiệu quả vận hành bảo mật
Tự động hóa việc triển khai các luật phát hiện trên IBM QRadar
Hiểu cách Detection-as-code hoạt động trong bối cảnh QRadar
Triển khai chức năng detection-as-code bằng Python

Yêu cầu

Khuyến nghị có kiến thức cơ bản về Python
Khuyến nghị có kiến thức cơ bản về QRadar

Đối tượng phù hợp

Các chuyên viên và kỹ sư bảo mật đã quen với IBM QRadar, muốn tự động hóa và viết mã cho luật phát hiện
Chuyên gia SOC muốn tích hợp các phương pháp detection-as-code vào quy trình vận hành bảo mật
Lập trình viên và chuyên gia IT quan tâm đến việc tăng cường khả năng phát hiện mối đe dọa bằng cách viết mã tùy chỉnh trong IBM QRadar

Nội dung khóa học

5 phần • 10 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Tài liệu khóa học
1 DAC là gì?
2 DAC trong bối cảnh QRadar
1 Khung PyQt6
2 Lấy luật từ QRadar qua API
3 Xuất luật từ QRadar qua API
4 Nhập luật vào QRadar qua API
1 Tích hợp Github
1 Lời kết

Giới thiệu khóa học

Hi everyone, and welcome to my 2nd course - "Detection-as-Coode in IBM QRadar".

This course provides a comprehensive, hands-on introduction to leveraging Detection-as-Code (DaC) principles within IBM QRadar, enabling security professionals to automate and streamline threat detection. Participants will learn how to design, develop, and implement detection rules in a reusable and scalable manner, enhancing the efficiency and consistency of their security operations.

Key topics include building reusable detection rules, leveraging GitHub as a central repository for managing detection content, and integrating DaC methodologies into QRadar workflows. Participants will also explore how to automate the deployment of detection rules.

The course emphasizes practical application through interactive demonstrations and real-world scenarios, ensuring learners gain the skills necessary to build and manage detection mechanisms that can evolve with changing threat landscapes. By the end of the course, participants will be able to develop, deploy, and maintain scalable, automated detection solutions using QRadar’s full capabilities.

This course is ideal for security analysts, administrators, and engineers looking to enhance their QRadar workflows, reduce manual effort, and improve their organization’s threat detection and response capabilities through automation.

I truly hope you will enjoy the material, and that you take some things into your day-to-day career. Thank you!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Devsecops
Hiển thị tất cả khoá học Siem
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊