技术培训

1

密码安全培训

国家密码政策标准解读；密码技术基础；密码安全性评估工作要求、要点、流程分析；密码产品分类；密码应用方案编制与评审要求，密码应用安全性评估准则及评估要点等。

2

数据安全培训

数据安全法律法规、重要条款、标准体系解读；数据安全知识体系讲解；数据安全治理体系讲解；数据安全实践案例分析等。

3

网络安全攻防培训

信息安全测试诀窍；信息安全性测试；渗透测试流程详解；网络攻防对抗技术详解；网络安全测试工具及环境建设要点分析；基于场景的网络安全攻防实战实训等。

4

信创安全培训

信创安全形势与要求及应对方法；信创等保网络安全设备加固思路及常用加固规范；信创系统加固思路及常用加固规范；典型信创网络安全攻防及案例分析；信创环境网络安全攻防实训。

5

关键信息基础设施安全培训

关键信息基础设施安全法律法规、标准体系解读；关键信息基础设施安全建设、评估要点分析；关键信息基础设施安全防护加固规范；典型关键信息基础设施安全攻防及案例分析；典型关键信息基础设施安全攻防实训。

6

个人信息安全培训

个人信息安全法律法规、重要条款、标准体系解读；个人信息安全知识体系讲解；个人信息安全治理体系讲解；个人信息安全实践案例分析等。

7

云平台安全防护培训

云平台安全法律法规、标准体系解读；云平台安全建设、评估要点分析；云平台安全防护加固规范；云平台安全攻防及案例分析；典型云平台安全攻防实训。

8

Web安全开发培训

围绕各类典型漏洞，开展Web安全的需求分析、设计、开发、评估等内容培训。

9

工业信息安全防护培训

工业信息安全基本概念、应急管理、应急技术、应急实践等；典型工业信息安全实践应急处置流程讲解；基于半实物仿真环境下的工业信息安全评估实训。

10

漏洞挖掘与逆向工程培训

针对设备级对象，介绍源码安全分析、协议安全分析、模糊测试、逆向工程等常用方法，讲解漏洞挖掘与分析的原理、过程和具体方法；基于实物开展漏洞挖掘实训。

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数据治理与评估分析

介绍数据治理战略，形成清晰明确的数据治理知识体系；了解常见数据治理工具，掌握基本使用技能；培训数据管理成熟度评估体系，并熟悉基本流程；介绍数据治理要点，提升数据治理管理能力；培训政务数据治理实践优秀案例，明确数据治理实践路径。

12

区块链应用与安全

认识区块链国内外环境，建立区块链产业全景图；介绍区块链技术的概念、发展历程、技术流派和典型应用场景；培训企业级区块链平台的架构设计和功能模块；通过区块链实际项目案例加深对区块链技术的认知和理解；介绍区块链在各个行业中的具体应用案例及场景；通过实践推演工作坊，分层次演练如何做区块链应用创新；通过各类安全事件和安全漏洞，了解区块链面临的安全威胁,增强网络安全意识；介绍如何进行区块链安全防护和加固，掌握如何安全地开发区块链相关应用。

13

工业数字孪生模型构建与测试

主要介绍工业数字孪生的发展历程、现状、技术理论、标准体系以及应用场景，并结合实际应用案例讲述数字孪生系统建设内容、流程与方法。

14

云计算应用技术培训

涵盖云计算专业的基本理论、专业工程技术知识和技能，涉及Linux系统知识、Linux系统管理与应用服务、虚拟化与运维管理、Linux集群部署与开发、私有云与容器云实践、公有云应用规划部署等内容。

15

人工智能应用测试技术

围绕人工智能的开发框架、数据、算法模型、应用场景等核心要素开展测试，企业如何开展人工智能应用测试体系建设

16

软件可靠性评估

软件可靠性论证、软件可靠性分配、软件可靠性设计、软件可靠性试验、软件可靠性评估等

17

元宇宙高级人才培训

元宇宙通识基础培训、元宇宙应用操作、元宇宙测试、元宇宙运维、元宇宙高级管理及案例实践

18

工业互联网应用与质量安全

介绍制造业数字化转型发展脉络、有关产业政策；并基于实际案例介绍如何通过数字化转型带动本地产业跨越发展；介绍工业互联网平台本质内涵、应用推广模式、赋能制造业方式；讲解工业互联网安全相关标准与政策指南要点；讲解工业互联网平台质量保障要点及“平台”测试要点；培训工业互联网APP开发过程要点；介绍工业互联网常见安全漏洞以及防护手段；培训工业互联网数字孪生模型构建方法；介绍工业互联网质量、安全防护最佳实践案例，掌握工业互联网安全防护、质量保障工作思路。

19

工业数字孪生模型构建与测试

主要介绍工业数字孪生的发展历程、现状、技术理论、标准体系以及应用场景，并结合实际应用案例讲述数字孪生系统建设内容、流程与方法。

20

云计算应用技术培训

涵盖云计算专业的基本理论、专业工程技术知识和技能，涉及Linux系统知识、Linux系统管理与应用服务、虚拟化与运维管理、Linux集群部署与开发、私有云与容器云实践、公有云应用规划部署等内容。

21

人工智能应用测试技术

围绕人工智能的开发框架、数据、算法模型、应用场景等核心要素开展测试，企业如何开展人工智能应用测试体系建设