AI + Security Level 1™ - eLearning (examen inkluderad)

AI+ Säkerhetsnivå 1™ - e-lärande (inklusive examen)

Stärka cybersäkerheten med AI

Börja din resa inom AI-säkerhet med vårt omfattande paket som täcker grunderna inom AI-driven försvar, sårbarhetshantering och smart hotbekämpning.

Att förstå hur cybersäkerhet och artificiell intelligens (AI) samverkar blir allt viktigare i takt med att AI blir en nyckelkraft för att stärka säkerhetsåtgärderna. AI-drivna system kan bearbeta enorma datamängder, förutsäga hot, upptäcka avvikelser och automatisera svar med anmärkningsvärd snabbhet och noggrannhet.

AI+ Säkerhetsnivå 1-certifieringen utrustar yrkesverksamma med de grundläggande färdigheter som krävs för att navigera i detta komplexa område. Att erhålla denna certifiering visar förmågan att utnyttja AI för att förbättra hotdetektion, optimera svarsstrategier och stärka den övergripande säkerhetsberedskapen. Det lyfter fram expertis inom integration av AI med cybersäkerhetspraxis – vilket placerar yrkesverksamma i framkant inom ett snabbt växande område och gör dem till värdefulla tillgångar för organisationer som bekämpar avancerade cyberhot.

Med cyberattacker som blir allt vanligare och mer sofistikerade är AI+ Security-kursen mycket relevant. Den utbildar yrkesverksamma att använda AI för avvikelsedetektering, proaktiv hotidentifiering och incidenthantering i realtid – avgörande för att skydda känslig data och kritiska system. Genom att slå samman AI med cybersäkerhet kan organisationer stärka försvaret, anpassa sig till utvecklande risker och upprätthålla motståndskraftiga säkerhetsramverk. Denna kurs säkerställer att yrkesverksamma ligger steget före i det snabbt föränderliga digitala landskapet genom att ta itu med den ökande efterfrågan på avancerade cybersäkerhetslösningar.

Varför den här certifieringen är viktig

• Omfattande färdighetsutveckling: Få en solid teknisk grund genom att utforska integrationen av AI och cybersäkerhet med hjälp av Python, maskininlärning och tekniker för hotbekämpning.
• Praktiskt, hands-on lärande: Arbeta med ett slutprojekt för att ta itu med verkliga cybersäkerhetsfrågor med hjälp av AI-verktyg och tillämpade problemlösningsfärdigheter.
• Avancerad, framtidsanpassad kunskap: Studera banbrytande ämnen som AI-driven autentisering och GAN:er för att förstå framväxande cybersäkerhetsstrategier och innovationer.
• AI-driven beslutsfattning: Lär dig att använda AI-modeller för affärsdataanalys, resultatförutsägelser och beslutsfattning i realtid för att stärka konkurrensfördelen.
• Proaktiv hotdetektering: Använd maskininlärning för att identifiera skadlig programvara, nätfiskeförsök och avvikelser, vilket förbättrar din förmåga att förutsäga och förhindra cyberattacker.
• Branschspecifik expertis: Positionera dig för framtida säkerhetsroller genom att behärska AI-tillämpningar som är alltmer efterfrågade inom cybersäkerhetssektorn.

Ökande efterfrågan på AI-säkerhetsproffs

• Den globala marknaden för AI-säkerhet förväntas nå 38 miljarder dollar år 2028, då organisationer i allt högre grad tar till sig AI-drivna säkerhetslösningar.
• Forskning visar en ökning med 300 % av cyberattacker, vilket understryker vikten av AI-säkerhetsexpertis för företag.
• Viktiga tillväxtområden inkluderar AI-baserad hotdetektering, säker AI-styrning, minskning av cyberrisker och AI-driven efterlevnad.
• Med efterfrågan på AI-säkerhetsspecialister som skjuter i höjden är denna certifiering en avgörande merit för yrkesverksamma inom IT, cybersäkerhet och riskhantering.

Nyckelfunktioner

• Kurs och material på engelska
• Nybörjar-mellannivå (Kategori: AI + Tekniskt)
• 1 års åtkomst till plattformen 24/7
• 40 timmar videolektioner och multimedieressurser
• Rekommendation om 50 timmars studietid
• Quizzer, bedömningar och kursresurser
• Övervakad online-tentamen med en kostnadsfri omtentamen
• Intyg om genomförande ingår och är giltigt i 1 år.
• Virtuellt praktiskt laboratorium ingår
• Verktyg du kommer att behärska: CrowdStrike, Flair.ai, ChatGPT, Pluralsight

Lärandemål

• Automatisering av säkerhetsprocesser: Använd AI-teknologier för att optimera rutinmässiga säkerhetsuppgifter – som övervakning, loggning och incidenthantering – vilket ökar effektiviteten och precisionen.
• AI-driven hotdetektering och respons: Implementera AI-verktyg för att identifiera, analysera och hantera cyberhot i realtid.
• Dataskydd och efterlevnad inom AI-säkerhet: Förstå lagstadgade standarder och tillämpa AI-baserade åtgärder för att skydda känslig data samtidigt som du säkerställer efterlevnad.
• Proaktivt förebyggande av cyberattacker: Utveckla färdigheter inom prediktiv analys och beteendeanalys för att upptäcka avvikelser och stoppa cyberattacker innan de inträffar.

Målgrupp

• Professionella inom cybersäkerhet och analytiker
• Penetrationstestare
• Säkerhetskonsulter
• Incidenthanterare
• Säkerhetsingenjörer
• Hotjägare
• Regelefterlevnadsrevisorer
• Nätverkssäkerhetsadministratörer
• Forensiska analytiker
• IT-proffs och systemadministratörer
• Riskhanteringsspecialister
• Affärsledare och beslutsfattare
• Mjukvaruutvecklare

Förutsättningar

• Grundläggande Python-kunskaper: Kunskap om loopar, funktioner och variabler.
• Grundläggande cybersäkerhet: Förstå CIA-triaden och vanliga hot som skadlig kod och nätfiske.
• Introduktion till maskininlärning Medvetenhet: Bekantskap med grundläggande maskininlärningskoncept (valfritt).
• Grundläggande nätverk: Förstå IP-adresser och TCP/IP-protokoll.
• Linux/Kommandoraden Färdighet: Förmåga att arbeta effektivt i CLI-miljön.
• Inga formella förkunskaper krävs – certifiering tilldelas enbart baserat på examensresultat.

Examensdetaljer

• Längd: 90 minuter
• Godkänt: 70 % (35/50)
• Format: 50 flervalsfrågor/flersvarsfrågor
• Leveransmetod: Online via övervakad examinationsplattform (flexibel schemaläggning)
• Språk: Engelska

Kurs Innehåll

Modul 1: Introduktion till cybersäkerhet

1.1 Definition och omfattning av cybersäkerhet

1.2 Viktiga begrepp inom cybersäkerhet

1.3 CIA-triaden (Konfidentialitet, Integritet, Tillgänglighet)

1.4 Ramverk och standarder för cybersäkerhet (NIST, ISO/IEC 27001)

1.5 Lagar och förordningar om cybersäkerhet (t.ex. GDPR, HIPAA)

1.6 Betydelsen av cybersäkerhet i moderna företag

1.7 Karriärer inom cybersäkerhet

Modul 2: Grundläggande operativsystem

2.1 Kärnoperativsystemfunktioner (minneshantering, processhantering)

2.2 Användarkonton och behörigheter

2.3 Åtkomstkontrollmekanismer (ACL:er, DAC, MAC)

2.4 Operativsystemets säkerhetsfunktioner och konfigurationer

2.5 Hårdgörande av operativsystemets säkerhet (patchning, inaktivering av onödiga tjänster)

2.6 Säkerhetsöverväganden för virtualisering och containerisering

2.7 Säker start och säker fjärråtkomst

2.8 Operativsystemets sårbarheter och åtgärder

Modul 3: Grundläggande nätverksteknik

3.1 Nätverkstopologier och protokoll (TCP/IP, OSI-modellen)

3.2 Nätverksenheter och deras roller (routrar, switchar, brandväggar)

3.3 Nätverkssäkerhetsenheter (brandväggar, IDS/IPS)

3.4 Nätverkssegmentering och zonindelning

3.5 Trådlös nätverkssäkerhet (WPA2, sårbarheter i Open WEP)

3.6 VPN-teknologier och användningsfall

3.7 Nätverksadressöversättning (NAT)

3.8 Grundläggande felsökning av nätverk

Modul 4: Hot, sårbarheter och utnyttjanden

4.1 Typer av hotaktörer (script kiddies, hacktivister, nationalstater)

4.2 Metoder för hotjakt med hjälp av AI

4.3 AI-verktyg för hotjakt (SIEM, IDS/IPS)

4.4 Öppen källkodsinformation (OSINT)-tekniker

4.5 Introduktion till sårbarheter

4.6 Programvaruutvecklingslivscykeln (SDLC) och säkerhetsintegration med AI

4.7 Zero-Day-attacker och strategier för patchhantering

4.8 Sårbarhetsskanningsverktyg och tekniker med hjälp av AI

4.9 Utnyttja sårbarheter (praktiska övningar)

Modul 5: Förståelse för AI och ML

5.1 En introduktion till AI

5.2 Typer och tillämpningar av AI

5.3 Identifiera och mildra risker i verkligheten

5.4 Att bygga en motståndskraftig och anpassningsbar säkerhetsinfrastruktur med AI

5.5 Förbättra digitala försvar med hjälp av CSAI

5.6 Tillämpning av maskininlärning inom cybersäkerhet

5.7 Skydd av känsliga data och system mot olika cyberhot

5.8 Begrepp inom hotunderrättelse och hotjakt

Modul 6: Grundläggande Python-programmering

6.1 Introduktion till programmering med Python

6.2 Förståelse för Python-bibliotek

6.3 Programmeringsspråket Python för cybersäkerhetsapplikationer

6.4 AI-skriptning för automatisering i cybersäkerhetsuppgifter

6.5 Dataanalys och manipulation med Python

6.6 Utveckla säkerhetsverktyg med Python

Modul 7: Tillämpningar av AI inom cybersäkerhet

7.1 Förstå tillämpningen av maskininlärning inom cybersäkerhet

7.2 Anomalydetektering för beteendeanalys

7.3 Dynamiskt och proaktivt försvar med hjälp av maskininlärning

7.4 Användning av maskininlärning för upptäckt av e-posthot

7.5 Förbättra nätfiskedetektering med AI

7.6 Autonom identifiering och förhindrande av e-posthot

7.7 Användning av avancerade algoritmer och AI för upptäckt av skadlig kodshot

7.8 Identifiera, analysera och åtgärda skadlig programvara

7.9 Förbättra användarautentisering med AI-tekniker

7.10 Penetrationstestning med AI

Modul 8: Incidenthantering och katastrofåterställning

8.1 Incidenthanteringsprocess (Identifiering, inneslutning, utrotning, återställning)

8.2 Livscykel för incidenthantering

8.3 Förbereda en incidenthanteringsplan

8.4 Upptäcka och analysera incidenter

8.5 Inneslutning, utrotning och återhämtning

8.6 Efterincidentåtgärder

8.7 Digital Forensik och bevisinsamling

8.8 Katastrofåterställningsplanering (Säkerhetskopior, affärskontinuitet)

8.9 Penetrationstester och sårbarhetsbedömningar

8.10 Juridiska och regulatoriska överväganden vid säkerhetsincidenter

Modul 9: Säkerhetsverktyg med öppen källkod

9.1 Introduktion till säkerhetsverktyg med öppen källkod

9.2 Populära säkerhetsverktyg med öppen källkod

9.3 Fördelar och utmaningar med att använda öppen källkod

9.4 Implementering av öppen källkodslösningar i organisationer

9.5 Gemenskapsstöd och resurser

9.6 Nätverkssäkerhetsskanning och sårbarhetsdetektering

9.7 Verktyg för säkerhetsinformation och händelsehantering (SIEM) (alternativ med öppen källkod)

9.8 Öppen källkodspaketfilterbrandväggar

9.9 Verktyg för lösenordshashning och knäckning (etisk användning)

9.10 Öppen källkod för forensiska verktyg

Modul 10: Att säkra framtiden

10.1 Nya cyberhot och trender

10.2 Artificiell intelligens och maskininlärning inom cybersäkerhet

10.3 Blockkedja för säkerhet

10.4 Sakernas internet (IoT)-säkerhet

10.5 Molnsäkerhet

10.6 Quantum Computing and its Impact on Security

10.7 Cybersäkerhet i kritisk infrastruktur

10.8 Kryptografi och säker hashing

10.9 Cyber Security Awareness and Training for Users

10.10 Continuous Security Monitoring and Improvement

Module 11: Capstone Project

11.1 Introduction

11.2 Use Cases: AI in Cybersecurity

11.3 Outcome Presentation

Valfri modul: AI-agenter för säkerhetsnivå 1

• Förstå AI-agenter
• Vad är AI-agenter?
• Nyckelfunktioner hos AI-agenter inom cybersäkerhet
• Tillämpningar och trender för AI-agenter inom cybersäkerhet
• Hur en AI-agent fungerar Egenskaper hos AI-agenter
• Typer av AI-agenter

Licensiering och ackreditering

Denna kurs erbjuds av AVC enligt Partnerprogramavtalet och uppfyller kraven i licensavtalet.

Likabehandlingspolicy

AVC tillhandahåller inga anpassningar på grund av funktionsnedsättning eller medicinskt tillstånd hos någon student. Kandidater uppmuntras att kontakta AVC för vägledning och stöd under hela boendeprocessen.

Vanliga frågor

Vad är AI+ Security Level 1™-certifieringen?
Ett nybörjarvänligt program som täcker grunderna inom AI-driven säkerhet, inklusive hotdetektering, automatiserade svar och incidenthantering.

Vem är den här kursen för?
Designad för cybersäkerhetsspecialister, nätverksingenjörer, IT-chefer och AI-entusiaster som vill utöka sin expertis inom AI-drivna säkerhetsmetoder.

Vad ingår i kursen?
input_sentence: Täcker ämnen som AI-baserad hotdetektering, användning av maskininlärning för säkerhetsautomatisering, AI-assisterad incidenthantering och efterlevnad av regler som GDPR, HIPAA och NIST.

Vilka lärresurser tillhandahålls?
Tillgång till kursmaterial, verkliga fallstudier, projektstöd och en online-lärgemenskap.

Krav för omcertifiering

AI+ tekniska kurser kräver omcertifiering varje år för att din certifiering ska förbli giltig. Meddelanden skickas tre månader före förfallodagen

Vad är skillnaden mellan AI+ Security Level 1, 2 och 3?

Varje certifieringsnivå är utformad för att skala din kunskap om AI-säkerhet och din karriärberedskap:

Nivå 1 – Grundläggande AI-säkerhet

• Fokus & Lärande Omfattning: Grunderna i AI-säkerhet, maskininlärning för hotdetektering, nätfiske, analys av skadlig kod, AI-baserad autentisering.
• Tekniska krav: Grundläggande Python-kunskaper, grundläggande cybersäkerhetskoncept.
  
  
• Perfekt för: Nybörjare och tidiga karriärer inom cybersäkerhet som bygger upp AI-integrerade säkerhetskunskaper.

Nivå 2 – Mellanliggande AI-säkerhet

• Fokus & Lärande Omfattning: Bredare tillämpning av AI inom säkerhet, grunderna i adversarial AI-försvar, AI-driven autentisering, GAN:er för simuleringar och avancerad hotanalys.
• Tekniska krav: Grundläggande kunskaper i Python, bekantskap med maskininlärning och grundläggande AI-koncept.
  
  
• Idealisk för: Mellanliggande yrkesverksamma som vill fördjupa sina AI-drivna säkerhetskunskaper och tillämpa dem i verkliga sammanhang.

Nivå 3 – Avancerad AI-säkerhetsteknik

• Fokus & Lärande Omfattning: Komplexa AI-tillämpningar inom cybersäkerhetsteknik, inklusive adversarial AI, djupinlärning, säker systemteknik, IAM, IoT-säkerhet, moln-/containerbeskydd och blockkedja.
• Tekniska krav: Avancerad Python (TensorFlow/PyTorch), djupinlärning, molnsäkerhet, IAM, IoT och bekantskap med blockchain.
  
  
• Idealisk för: Erfarna yrkesverksamma och säkerhetsingenjörer som siktar på ledar- eller specialistroller inom AI-fokuserad cybersäkerhet.

Hur kan AVC bidra till att främja en AI-redo kultur?

Även om AI erbjuder betydande fördelar, kämpar många organisationer med utmaningar som kompetensbrist, komplexa datamiljöer och hinder för systemintegration. På AVC förstår vi dessa hinder och har skräddarsytt våra certifieringsprogram för att hjälpa företag att övervinna dem effektivt.

Vårt strategiska tillvägagångssätt fokuserar på att bygga en kultur som omfamnar införandet av AI och innovation. Genom våra branschledande certifieringar och djupgående utbildningar utrustar vi din arbetsstyrka med de färdigheter och kunskaper som krävs för att tryggt leda din organisation in i en AI-driven framtid.

Skräddarsytt för effekt: Våra program är inte en one-size-fits-all. Vi erbjuder specialiserad utbildning designad av branschexperter för att utrusta din arbetsstyrka med de specifika färdigheter och kunskaper som krävs för kritiska AI-roller.

Praktiskt lärande i verkligheten: Vi prioriterar praktisk erfarenhet framför teori, med hjälp av verkliga projekt och fallstudier. Denna metod säkerställer att ditt team får självförtroendet och förmågan att implementera AI-lösningar effektivt, vilket driver innovation och mätbara affärsresultat.