AI + Security Level 2 ™ - eLearning (inklusive examen)

AI+ Säkerhetsnivå 2™ - e-lärande (inklusive examen)

Försvara och skydda med intelligenta AI-lösningar

Förbättra din säkerhetsexpertis genom AI+ Security Level 2™ kurs- och examenspaketet. Bemästra AI-drivna säkerhetstaktiker för att skydda och säkra framväxande teknologier.

AI+ Säkerhetsnivå 2-certifieringen ger en djupgående utforskning av hur artificiell intelligens (AI) integreras med cybersäkerhet. Med grundläggande Python-programmering som utgångspunkt introducerar den kärnbegrepp inom AI och bygger upp de färdigheter som behövs för att identifiera och motverka cyberhot med hjälp av maskininlärning. Läroplanen går vidare till specialiserade ämnen som AI-driven autentisering och Generative Adversarial Networks (GAN) för att simulera attacker och stärka försvaret.

Genom verkliga scenarier, praktiska övningar och ett slutprojekt tillämpar deltagarna AI-lösningar på praktiska cybersäkerhetsutmaningar. Programmet täcker viktiga koncept som maskininlärning (ML), djupinlärning (DL) och naturlig språkbehandling (NLP) och utrustar yrkesverksamma medel för att effektivt skydda digitala tillgångar mot utvecklande cyberrisker.

Varför den här certifieringen är viktig

• Integrerad AI- och cybersäkerhetsexpertis: Få en djup förståelse för hur AI förbättrar cybersäkerheten, vilket gör att du kan hantera moderna digitala hot mer effektivt.
• Praktiska Python-färdigheter: Lär dig Python specifikt för AI och cybersäkerhet, och utveckla praktiska kodningskunskaper för att lösa verkliga säkerhetsutmaningar.
• Avancerad hotdetektering: Använd maskininlärning för att upptäcka och hantera e-posthot, skadlig programvara och ovanlig nätverksaktivitet, vilket stärker försvarsförmågan.
• Nästa generations AI-tekniker: Arbeta med banbrytande AI-algoritmer för säker användarautentisering och utforska Generative Adversarial Networks (GAN) för att stärka cyberförsvaret.
• Praktisk branschtillämpning: Tillämpa dina kunskaper i praktiken med ett examensarbete som tar upp verkliga cybersäkerhetsfrågor och förbereder dig för komplexa branschkrav.

Ökande efterfrågan på AI-säkerhetsproffs

• Eftersom AI-drivna cyberattacker ökar söker organisationer skickliga AI-säkerhetsproffs som kan motverka avancerade hot.
• Forskning visar att 82 % av företagen nu anser AI-säkerhet vara en nyckelkomponent i sina riskhanteringsplaner.
• Viktiga tillväxtområden inkluderar försvar mot adversarial AI, hantering av AI-risker, AI-driven hotdetektering och säker AI-styrning.
• Expertis inom AI-säkerhet är mycket eftertraktad inom sektorer som finans, offentlig förvaltning, hälsovård och global teknik, vilket gör det till en givande karriärväg med stor potential.

Nyckelfunktioner

• Kurs och material på engelska
• 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, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Lärandemål

• AI-driven hotdetektering – Använd AI-algoritmer för att upptäcka och reagera på cyberhot som nätfiske, skadlig programvara och ovanlig nätverksaktivitet.
• Nästa generations användarautentisering – Använd avancerade AI-metoder för att stärka identitetsverifieringen och förhindra obehörig åtkomst.
• Maskininlärning för cybersäkerhet – Använd maskininlärningstekniker för att bearbeta data, förutsäga potentiella attacker och leverera korrekta hotresponser.
• AI-assisterad penetrationstestning – Använd AI-verktyg för att effektivisera penetrationstestning och upptäcka systemsvagheter mer effektivt än med traditionella metoder.

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

• Genomförande av AI+ Security Level 1™ rekommenderas men är inte obligatoriskt.
• Grundläggande kunskaper i Python, inklusive variabler, loopar och funktioner.
• Förståelse för CIA-triaden, grundläggande cybersäkerhetskoncept och vanliga hot som skadlig kod.
• Allmän förståelse för grunderna i maskininlärning (ingen teknisk expertis krävs).
• Kunskaper om grunderna i nätverk, inklusive IP-adresser och TCP/IP-protokoll.
• Grundläggande kunskaper i Linux/kommandoraden för att navigera och använda säkerhetsverktyg.
• Intresse för att utnyttja AI för realtidsapplikationer inom cybersäkerhet.
• Inga formella förkunskaper krävs – certifieringen tilldelas enbart baserat på examensresultatet.

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 artificiell intelligens (AI) och cybersäkerhet

1.1 Förstå cybersäkerhetsartificiell intelligens (CSAI)

1.2 En introduktion till AI och dess tillämpningar inom cybersäkerhet

1.3 Översikt över grunderna i cybersäkerhet

1.4 Identifiera och mildra risker i verkligheten

1.5 Att bygga en motståndskraftig och anpassningsbar säkerhetsinfrastruktur

1.6 Förbättra digitala försvar med hjälp av CSAI

Modul 2: Python-programmering för AI- och cybersäkerhetsproffs

2.1 Programmeringsspråket Python och dess relevans inom cybersäkerhet

2.2 Programmeringsspråket Python och dess tillämpningar inom cybersäkerhet

2.3 AI-skriptning för automatisering i cybersäkerhetsuppgifter

2.4 Dataanalys och manipulation med Python

2.5 Utveckla säkerhetsverktyg med Python

Modul 3: Tillämpning av maskininlärning inom cybersäkerhet

3.1 Förstå tillämpningen av maskininlärning inom cybersäkerhet

3.2 Anomalydetektering för beteendeanalys

3.3 Dynamiskt och proaktivt försvar med hjälp av maskininlärning

3.4 Skydd av känsliga data och system mot olika cyberhot

Modul 4: Upptäckt av e-posthot med AI

4.1 Användning av maskininlärning för upptäckt av e-posthot

4.2 Analysera mönster och flagga skadligt innehåll

4.3 Förbättra nätfiskedetektering med AI

4.4 Automatisk identifiering och förhindrande av e-posthot

4.5 Verktyg och teknik för att implementera AI inom e-postsäkerhet

Modul 5: AI-algoritm för upptäckt av skadlig programvara

5.1 Introduktion till AI-algoritmer för upptäckt av skadlig kod

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

5.3 Identifiera, analysera och åtgärda skadlig programvara

5.4 Skydd av system, nätverk och data i realtid

5.5 Stärka cybersäkerhetsåtgärder mot skadlig kodshot

5.6 Verktyg och teknik: Python, verktyg för malware-analys

Modul 6: Nätverksanomalidetektering med hjälp av AI

6.1 Användning av maskininlärning för att identifiera ovanliga mönster i nätverkstrafik

6.2 Förbättra cybersäkerheten och förstärka nätverksförsvaret med AI-tekniker

6.3 Implementering av tekniker för upptäckt av nätverksanomalier

Modul 7: Användarautentiseringssäkerhet med AI

7.1 Introduktion

7.2 Förbättra användarautentisering med AI-tekniker

7.3 Introduktion till biometrisk igenkänning, avvikelsedetektering och beteendeanalys

7.4 Att tillhandahålla ett robust försvar mot obehörig åtkomst

7.5 Säkerställande av en sömlös men säker användarupplevelse

7.6 Verktyg och teknik: AI-baserade autentiseringsplattformar

7.7 Slutsats

Modul 8: Generativa motståndsnätverk (GAN) för cybersäkerhet

8.1 Introduktion till generativa motståndsnätverk (GAN) inom cybersäkerhet

8.2 Skapa realistiska låtsasattacker för att stärka system

8.3 Upptäcka sårbarheter och förfina säkerhetsåtgärder med hjälp av GAN:er

8.4 Verktyg och teknik: Python och GAN-ramverk

Modul 9: Penetrationstestning med artificiell intelligens

9.1 Förbättra effektiviteten i att identifiera sårbarheter med hjälp av AI

9.2 Automatisering av hotdetektering och anpassning till utvecklande attackmönster

9.3 Stärkande av organisationer mot cyberhot med hjälp av AI-driven penetrationstestning

9.4 Verktyg och teknik: Penetrationstestverktyg, AI-baserade sårbarhetsskannrar

Modul 10: Slutprojekt

10.1 Introduktion

10.2 Användningsfall: AI inom cybersäkerhet

10.3 Resultatpresentation

Valfri modul: AI-agenter för säkerhetsnivå 2

1. Vad är AI-agenter?
2. Nyckelfunktioner hos AI-agenter inom avancerad cybersäkerhet
3. Tillämpningar och trender för AI-agenter inom avancerad cybersäkerhet
4. Hur en AI-agent fungerar
5. Kärnegenskaper hos AI-agenter
6. 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

Behöver jag programmeringserfarenhet för att vara med?
Nej. Kursen börjar med grundläggande Python-programmering som är speciellt utformad för AI och cybersäkerhet, vilket gör den nybörjarvänlig.

Hur kan den här kursen boosta min karriär?
Du får avancerade kunskaper och praktiska färdigheter i att kombinera AI med cybersäkerhet, vilket gör att du bättre kan skydda digitala tillgångar och hantera dagens cyberhot.

Vad innebär Capstone-projektet?
Du kommer att tillämpa de koncept och färdigheter du lärt dig för att lösa verkliga cybersäkerhetsproblem, vilket visar hur AI effektivt kan användas för att säkra digitala miljöer.

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.