AI + Security Level 3 ™ - eLearning (examen inkluderad)

AI+ Säkerhetsnivå 3™ - e-lärande (inklusive examen)

Leda nästa era av cybersäkerhet med AI-drivna innovationer

Denna certifiering ger en omfattande djupdykning i hur artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) förändrar cybersäkerheten. Du kommer att lära dig att utnyttja AI för avancerad hotdetektering, regelefterlevnad och riskhantering i nätverk, slutpunkter, IoT och molnmiljöer.

Programmet fokuserar på praktisk implementering genom fallstudier, workshops och verkliga scenarier, vilket ger dig praktisk erfarenhet av att försvara dig mot nya hot, motståndarattacker och förändrade efterlevnadskrav. Ett examensarbete ger dig möjlighet att tillämpa din expertis på en verklig cybersäkerhetsutmaning, vilket förbereder dig för att effektivt utforma och implementera AI-drivna säkerhetslösningar.

Ökande efterfrågan på AI-säkerhetsproffs

• AI-drivna cyberhot utvecklas snabbt, vilket driver efterfrågan på yrkesverksamma med kunskaper i att motverka avancerade attacker och sårbarheter.
• 84 % av cybersäkerhetsproffsen håller med om att AI förbättrar deras förmåga att bekämpa cyberhot.
• Högväxtområden: AI-driven hotinformation, prediktivt cyberförsvar, djupinlärning för säkerhet, Zero Trust AI-säkerhetsramverk
• Den globala marknaden för AI-säkerhet beräknas nå 133 miljarder dollar år 2030, vilket gör den till ett utmärkt karriärval för dem som söker roller med stor påverkan inom cybersäkerhet.

Nyckelfunktioner

• Kurs och material på engelska
• Avancerad nivå (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: Splunk User Behavior Analytics (UBA), Microsoft
• Defender for Endpoint, Microsoft Azure AD Conditional Access, Adversarial Robustness Toolbox (ART)

Lärandemål

• Använd djupinlärning för cyberförsvar
  Utveckla färdigheter i att tillämpa djupinlärningsmodeller på avancerade cybersäkerhetsuppgifter som skadlig programvarudetektion, skydd mot nätfiske och prediktiv hotanalys.
• AI-driven moln- och container säkerhet
  Lär dig hur AI förbättrar säkerheten för molninfrastrukturer och containeriserade miljöer, med fokus på skalbarhet, automatisering och proaktivt hotrespons.
• AI-förbättrad identitets- och åtkomsthantering
  Använd AI för att optimera identitetsverifiering, stärka åtkomstkontroller och säkra autentiseringsmekanismer.
• AI-driven IoT-säkerhet
  Upptäck AI-strategier för att hantera IoT-specifika säkerhetsrisker, inklusive att identifiera komprometterade enheter och skydda kommunikationskanaler.

Målgrupp

• Professionella inom cybersäkerhet och analytiker
• Riskhanteringsspecialister
• Regelefterlevnadschefer
• IT-säkerhetsanalytiker
• Etiska hackare
• Penetrationstestare
• Teknikkunniga ledare
• Blivande AI-säkerhetsexperter

Förutsättningar

• Genomförande av AI+ Security Level 1™ och Level 2™ (rekommenderas).
• Mellan till avancerade kunskaper i Python-programmering, inklusive erfarenhet av djupinlärningsramverk som TensorFlow och PyTorch.
• Stark förståelse för maskininlärningskoncept, inklusive djupinlärning, adversarial AI och modellträning.
• Avancerad cybersäkerhetsexpertis inom områden som hotdetektering, incidenthantering och nätverks-/slutpunktsskydd.
• Kunskaper om AI-tillämpningar inom säkerhetsteknik, inklusive IAM, IoT-säkerhet och fysisk säkerhet.
• Erfarenhet av molnsäkerhet, containerisering och blockchain-teknologier.
• Behärskning av Linux/kommandoradsoperationer, med erfarenhet av att använda säkerhetsverktyg i Linux-miljöer.
• Inga obligatoriska förkunskaper – certifieringen tilldelas enbart baserat på provresultatet.

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: Grunderna i AI och maskininlärning för säkerhetsteknik

1.1 Kärnbegrepp inom AI och ML för säkerhet

1.2 Användningsområden för AI inom cybersäkerhet

1.3 Utveckling av AI-pipelines för säkerhet

1.4 Utmaningar med att tillämpa AI på säkerhet

Modul 2: Maskininlärning för hotdetektering och respons

2.1 Ingenjörsbaserad funktionsutvinning för cybersäkerhetsdatauppsättningar

2.2 Övervakad inlärning för hotklassificering

2.3 Oövervakad inlärning för avvikelsedetektering

2.4 Utveckling av realtidsdetekteringssystem för hot

Modul 3: Djupinlärning för säkerhetsapplikationer

3.1 Konvolutionella neurala nätverk (CNN) för hotdetektering

3.2 Återkommande neurala nätverk (RNN) och LSTMs för säkerhet

3.3 Autoenkodare för avvikelsedetektering

3.4 Motståndsanpassat djupinlärande inom säkerhet

Modul 4: Motståndskraftig AI inom säkerhet

4.1 Introduktion till adversarial AI-attacker

4.2 Försvarsmekanismer mot adversarial attacks

4.3 Motståndskraftstestning och Red Teaming för AI-system

4.4 Att konstruera robusta AI-system mot adversarial AI

Modul 5: AI inom nätverkssäkerhet

5.1 AI-drivna intrångsdetekteringssystem

5.2 AI för upptäckt av distribuerade överbelastningsattacker (DDoS)

5.3 AI-baserad nätverksanomalidetektering

5.4 Utveckla säkra nätverksarkitekturer med AI

Modul 6: AI inom slutpunktssäkerhet

6.1 AI för upptäckt och klassificering av skadlig kod

6.2 AI för Endpoint Detection and Response (EDR)

6.3 AI-driven hotjakt

6.4 Implementering av lätta AI-modeller för resursbegränsade enheter

Modul 7: Säker AI-systemteknik

7.1 Utformning av säkra AI-arkitekturer

7.2 Kryptografi inom AI för säkerhet

7.3 Säkerställa modellförklarbarhet och transparens inom säkerhet

7.4 Prestandaoptimering av AI-säkerhetssystem

Modul 8: AI för moln- och container säkerhet

8.1 AI för att säkra molnmiljöer

8.2 AI-driven behållarsäkerhet

8.3 AI för att säkra serverlösa arkitekturer

8.4 AI och DevSecOps

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: AI inom identitets- och åtkomsthantering (IAM)

10.1 AI för användarbeteendeanalys inom IAM

10.2 AI för multifaktorautentisering (MFA)

10.3 AI för Zero-Trust-arkitektur

10.4 AI för rollbaserad åtkomstkontroll (RBAC)

Modul 11: AI för fysisk säkerhet och IoT-säkerhet

11.1 AI för att säkra smarta städer

11.2 AI för säkerhet inom industriellt IoT

11.3 AI för säkerhet i autonoma fordon

11.4 AI för att säkra smarta hem och konsument-IoT

Modul 12: Slutprojekt – Ingenjörskonst AI-säkerhetssystem

12.1 Definiera problemet för examensarbetet

12.2 Utveckla AI-lösningen

12.3 Implementering och övervakning av AI-systemet

12.4 Slutlig Capstone-presentation och utvärdering

Valfri modul: AI-agenter för säkerhet nivå 3

1. Förstå AI-agenter
2. Fallstudier
3. Praktisk träning med 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 kommer jag att lära mig i den här kursen?
Få färdigheter i att tillämpa AI och maskininlärning för att förbättra cybersäkerheten, vilket täcker områden som hotdetektering, nätverkssäkerhet, försvar mot adversarial AI, säker design av AI-system och molnsäkerhet. Du kommer också att arbeta med ett praktiskt slutprojekt för att tillämpa dina kunskaper.

Hur används AI för blockkedje- och behållarsäkerhet i kursen?
Lär dig hur AI stärker blockkedjesäkerheten genom tekniker som bedrägeridetektering och transaktionsövervakning, och hur den säkrar containeriserade miljöer genom att automatisera hotdetektering och öka systemets tillförlitlighet.

Behöver jag programmeringskunskaper för den här kursen?
Viss kunskap om Python är fördelaktigt eftersom kursen inkluderar implementering av AI-modeller, men steg-för-steg-handledningar och resurser tillhandahålls för att hjälpa dig utveckla de programmeringskunskaper som krävs.

Kommer den här kursen att hjälpa mig i min nuvarande roll inom cybersäkerhet?
Ja. Det kommer att utöka din expertis i att använda AI för avancerad hotdetektering, automatisera säkerhetsåtgärder och förbättra försvaret över nätverk, slutpunkter och molnsystem.

Är kursen nybörjarvänlig?
Även om kursen riktar sig till dem med medelgoda kunskaper inom cybersäkerhet, introducerar den också grundläggande AI-koncept, vilket gör den tillgänglig för deltagare som siktar på att specialisera sig inom AI-driven säkerhet.

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.