AI+ Security Level 1™ - eLearning (eksamen inkludert)
5.950,00 NOK
- 40 hours
Styrking av cybersikkerhet med AI Start din reise innen AI-sikkerhet med vår omfattende pakke, som dekker det grunnleggende innen AI-drevet forsvar, håndtering av sårbarheter og smart trusselmitigering. Å forstå hvordan cybersikkerhet og kunstig intelligens (AI) krysser hverandre er stadig viktigere ettersom AI blir en nøkkeldriver i å styrke sikkerhetstiltak. AI-drevne systemer kan behandle enorme datasett, forutsi trusler, oppdage anomalier og automatisere respons med bemerkelsesverdig hastighet og nøyaktighet.
Nøkkelfunksjoner
Språk
Kurs og materiell på engelsk
Nivå
Nivå for nybegynnere til mellomliggende (Kategori: AI+ Teknisk)
1 års plattformtilgang
og Virtuelt Praktisk Laboratorium inkludert
40 timer med videoleksjoner & multimedia
Anbefaling om 50 timers studietid
Materiale
Video, PDF-materiell, lydbok, podkaster, quizer og vurderinger.
Eksamen
Nettbasert overvåket eksamen med én gratis ny sjanse
Sertifikat
Sertifisering av gjennomføring inkludert. Gyldig i 1 år
Verktøy du vil mestre
CrowdStrike, Flair.ai, ChatGPT, Pluralsight
Om kurset
The AI+ Security Level 1 Certification equips professionals with the core skills needed to navigate this complex domain. Earning this certification demonstrates the ability to leverage AI to enhance threat detection, improve response strategies, and strengthen overall security posture. It highlights expertise in integrating AI with cybersecurity practices—placing professionals at the forefront of a rapidly growing field and making them valuable assets to organizations combating advanced cyber threats.
Med cyberangrep som blir hyppigere og mer sofistikerte, er AI+ Sikkerhetskurs svært relevant. Det trener profesjonelle til å bruke AI for anomalideteksjon, proaktiv identifisering av trusler og sanntids hendelsesrespons—essensielt for å beskytte sensitiv data og kritiske systemer. Ved å kombinere AI med cybersikkerhet, kan organisasjoner styrke forsvar, tilpasse seg utviklende risikoer og opprettholde robuste sikkerhetsrammeverk. Dette kurset sikrer at profesjonelle holder seg i forkant i det raskt skiftende digitale landskapet ved å adressere den økende etterspørselen etter avanserte cybersikkerhetsløsninger.
Hvorfor denne sertifiseringen er viktig
Få en solid teknisk base ved å utforske integreringen av AI og cybersikkerhet gjennom Python, maskinlæring og teknikker for trusselbegrensning.
Læringsutbytte
Ved slutten av dette kurset vil du være i stand til å:
Sikkerhetsprosessautomasjon
Bruk AI-teknologier for å optimalisere rutinemessige sikkerhetsoppgaver—som overvåking, logging og håndtering av hendelser—og øke effektiviteten og presisjonen.
AI-drevet trusseldeteksjon og respons
Implementer AI-verktøy for å identifisere, analysere og håndtere cybertrusler i sanntid
Personvern og samsvar i AI-sikkerhet
Forstå regulatoriske standarder og bruk AI-baserte tiltak for å beskytte sensitiv informasjon samtidig som du sikrer overholdelse.
Proaktiv forebygging av cyberangrep
Utvikle ferdigheter innen prediktiv analyse og atferdsanalyse for å oppdage anomalier og stoppe cyberangrep før de skjer.
Kursplan
Introduksjon til nettsikkerhet
Leksjon 1
- 1.1 Definisjon og omfang av cybersikkerhet
- 1.2 Nøkkelbegreper innen cybersikkerhet
- 1.3 CIA-triaden (Konfidensialitet, Integritet, Tilgjengelighet)
- 1.4 Rammeverk og standarder for cybersikkerhet (NIST, ISO/IEC27001)
- 1.5 Lover og forskrifter for cybersikkerhet (f.eks. GDPR, HIPAA)
- 1.6 Viktigheten av cybersikkerhet i moderne bedrifter
- 1.7 Karrierer innen cybersikkerhet
Operativsystemets grunnleggende
Leksjon 2
- 2.1 Kjerne OS-funksjoner (Minnehåndtering, Prosesshåndtering)
- 2.2 Brukerkontoer og privilegier
- 2.3 Tilgangskontrollmekanismer (ACL-er, DAC, MAC)
- 2.4 Operativsystemets sikkerhetsfunksjoner og konfigurasjoner
- 2.5 Sikring av OS-sikkerhet (Patching, deaktivering av unødvendige tjenester)
- 2.6 Sikkerhetshensyn for virtualisering og konteinerisering
- 2.7 Sikker oppstart og sikker fjernaksess
- 2.8 Operativsystemets sårbarheter og tiltak
Nettverksgrunnlag
Leksjon 3
- 3.1 Nettverkstopologier og protokoller (TCP/IP, OSI-modellen)
- 3.2 Nettverksenhetene og deres roller (Rutere, Svitsjer, Brannmurer)
- 3.3 Nettverkssikkerhetsenheter (Brannmurer, IDS/IPS)
- 3.4 Nettverkssegmentering og sonedeling
- 3.5 Trådløs nettverkssikkerhet (WPA2, åpne WEP-sårbarheter)
- 3.6 VPN-teknologier og bruksområder
- 3.7 Nettverksadressetranslasjon (NAT)
- 3.8 Grunnleggende feilsøking av nettverk
Trusler, Sårbarheter og Utbytting
Leksjon 4
- 4.1 Typer trusselaktører (Script Kiddies, Hacktivister, Nasjonalstater)
- 4.2 Metodikker for trusseljakt ved bruk av AI
- 4.3 AI-verktøy for trusseljakt (SIEM, IDS/IPS)
- 4.4 Teknikker for Open-Source Intelligence (OSINT)
- 4.5 Innføring i sårbarheter
- 4.6 Programvareutviklingslivssyklus (SDLC) og integrering av sikkerhet med AI
- 4.7 Null-dagsangrep og strategier for lappstyring
- 4.8 Verktøy og teknikker for sårbarhetsskanning ved bruk av AI
- 4.9 Utnyttelse av sårbarheter (Praktiske laboratorier)
Forståelse av AI og ML
Leksjon 5
- 5.1 En introduksjon til AI
- 5.2 Typer og anvendelser av AI
- 5.3 Identifisering og reduksjon av risiko i det virkelige liv
- 5.4 Bygge en robust og tilpasningsdyktig sikkerhetsinfrastruktur med AI
- 5.5 Forsterke digitale forsvar med CSAI
- 5.6 Anvendelse av maskinlæring i cybersikkerhet
- 5.7 Beskyttelse av sensitiv data og systemer mot varierte cybertrusler
- 5.8 Konsepter for trusselintelligens og trusseljakt
Grunnleggende Python-programmering
Leksjon 6
- 6.1 Innføring i Python-programmering
- 6.2 Forståelse av Python-biblioteker
- 6.3 Python programmeringsspråk for cybersikkerhetsapplikasjoner
- 6.4 AI-scripting for automatisering av oppgaver innen cybersikkerhet
- 6.5 Dataanalyse og manipulasjon ved bruk av Python
- 6.6 Utvikling av sikkerhetsverktøy med Python
Anvendelser av AI i cybersikkerhet
Leksjon 7
- 7.1 Forståelse av anvendelsen av maskinlæring i cybersikkerhet
- 7.2 Anomalioppdagelse til atferdsanalyse
- 7.3 Dynamisk og proaktivt forsvar ved bruk av maskinlæring
- 7.4 Bruk av maskinlæring for å oppdage trusler i e-post
- 7.5 Forbedring av svindeldeteksjon med AI
- 7.6 Autonom identifisering og motarbeiding av e-posttrusler
- 7.7 Bruk av avanserte algoritmer og AI i deteksjon av skadelig programvare
- 7.8 Identifisering, analyse og reduksjon av skadelig programvare
- 7.9 Forbedring av brukerautentisering med AI-teknikker
- 7.10 Gjennomtrengningstesting med AI
Hendelseshåndtering og katastrofegjenoppretting
Leksjon 8
- 8.1 Prosess for hendelseshåndtering (Identifisering, Innesperring, Utryddelse, Gjenoppretting)
- 8.2 Livssyklus for hendelsesrespons
- 8.3 Forberede en hendelsesresponsplan
- 8.4 Deteksjon og analyse av hendelser
- 8.5 Innesperring, Utryddelse og Gjenoppretting
- 8.6 Aktiviteter etter hendelsen
- 8.7 Digital etterforskning og innsamling av bevis
- 8.8 Katastrofeberedskap (Sikkerhetskopiering, Forretningskontinuitet)
- 8.9 Gjennomtrengningstesting og sårbarhetsvurderinger
- 8.10 Juridiske og regulatoriske hensyn ved sikkerhetshendelser
Åpen kildekode sikkerhetsverktøy
Leksjon 9
- 9.1 Innføring i åpen kildekode sikkerhetsverktøy
- 9.2 Populære åpen kildekode sikkerhetsverktøy
- 9.3 Fordeler og utfordringer ved bruk av åpen kildekode-verktøy
- 9.4 Implementering av åpen kildekode-løsninger i organisasjoner
- 9.5 Fellesskapsstøtte og ressurser
- 9.6 Nettverkssikkerhetsskanning og deteksjon av sårbarheter
- 9.7 Sikkerhetsinformasjon og hendelsesstyringsverktøy (SIEM) (Åpen kildekode-alternativer)
- 9.8 Åpen kildekode pakkefiltrerende brannmurer
- 9.9 Verktøy for hashing og knekking av passord (Etisk bruk)
- 9.10 Åpen kildekode-verktøy for digital etterforskning
Sikre fremtiden
Leksjon 10
- 10.1 Fremvoksende cybertrusler og trender
- 10.2 Kunstig intelligens og maskinlæring i cybersikkerhet
- 10.3 Blokkjede for sikkerhet
- 10.4 Sikkerhet for Tingenes Internett (IoT)
- 10.5 Skydatasikkerhet
- 10.6 Kvanteberegning og dens innvirkning på sikkerhet
- 10.7 Cybersikkerhet i kritisk infrastruktur
- 10.8 Kryptografi og sikker hashing
- 10.9 Bevissthet og opplæring i cybersikkerhet for brukere
- 10.10 Kontinuerlig sikkerhetsovervåking og forbedring
Avsluttende prosjekt
Leksjon 11
- 11.1 Innledning
- 11.2 Brukstilfeller: AI i nettsikkerhet
- 11.3 Resultatpresentasjon
AI-agenter for sikkerhetsnivå 1
Valgfri modul
- 1. Forståelse av AI-agenter
- 2. Hva er AI-agenter
- 3. Viktige egenskaper ved AI-agenter i cybersikkerhet
- 4. Applikasjoner og trender for AI-agenter i cybersikkerhet
- 5. Hvordan fungerer en AI-agent
- 6. Kjerneegenskaper ved AI-agenter
- 7. Typer av AI-agenter
Industrivekst
Økende etterspørsel etter AI-sikkerhetseksperter
- Det globale markedet for AI-sikkerhet forventes å nå 38 milliarder dollar innen 2028, ettersom organisasjoner i økende grad tar i bruk AI-drevne sikkerhetsløsninger.
- Forskning viser en 300% økning i cyberangrep, noe som understreker viktigheten av AI-sikkerhetsekspertise for bedrifter.
- Nøkkelområder for vekst inkluderer AI-basert trusseldeteksjon, sikker AI-styring, reduksjon av kyberrisiko, og AI-drevet overholdelse av regelverk.
- Med etterspørselen etter AI-sikkerhetsspesialister som skyter i været, er denne sertifiseringen en viktig attest for fagfolk innen IT, cybersikkerhet og risikostyring.
Hvem bør melde seg på dette programmet?
Cybersikkerhetsprofesjonelle & analytikere
Penetrasjonstestere & Trusseljegere
Sikkerhetskonsulenter
Hendelsesrespondenter
Sikkerhetsingeniører
Samsvarskontrollører
Nettverkssikkerhetsadministratorer
IT-profesjonelle & systemadministratorer
Forretningsledere & beslutningstakere
Programvareutviklere
Flere detaljer
Forutsetninger
- Grunnleggende Python-ferdigheter: Kunnskap om løkker, funksjoner og variabler.
- Grunnleggende om cybersikkerhet: Forståelse av CIA-triaden og vanlige trusler som skadevare og phishing.
- Introduksjon til maskinlæringsbevissthet: Kjennskap til grunnleggende ML-konsepter (valgfritt).
- Nettverksgrunnlag: Forståelse av IP-adressering og TCP/IP-protokoller.
- Linux/Kommandolinjeferdigheter: Evne til å jobbe effektivt i CLI-miljøet.
- Det kreves ingen formelle forkunnskaper—sertifiseringen blir tildelt utelukkende basert på eksamensresultater.
Eksamensdetaljer
- Varighet: 90 minutter
- Bestått: 70 % (35/50)
- Format: 50 flervalgsspørsmål/fleresvarsspørsmål
- Leveringsmetode: Online via overvåket eksamensplattform (fleksibel planlegging)
- Språk: Norsk
Lisensiering og akkreditering
Dette kurset tilbys av AVC i henhold til Partner Program-avtalen og er i samsvar med kravene i lisensavtalen.
Egenkapitalpolitikk
AVC tilbyr ikke tilrettelegging på grunn av en funksjonshemming eller medisinsk tilstand hos noen studenter. Kandidater oppfordres til å kontakte AVC for veiledning og støtte gjennom tilretteleggingsprosessen.
Ofte stilte spørsmål
Trenger du bedriftsløsning eller LMS-integrasjon?
Fant du ikke kurset eller programmet som ville være passende for din bedrift? Trenger du LMS-integrasjon? Ta kontakt med oss! Vi er agile og løser alt!