Adding Value Consulting
AI+ Security Level 2™ - eLearning (inkludert eksamen)
AI & Machine Learning
Software & Cloud

AI+ Security Level 2™ - eLearning (inkludert eksamen)

5.950,00 NOK

  • 40 hours
eLæring

Forsvar og beskytt med intelligente AI-løsninger Forbedre din sikkerhetsekspertise gjennom AI+ Security Level 2™ kurs- og eksamenspakken. Bli mester i nøkkel AI-drevne sikkerhetstaktikker for å beskytte og sikre fremvoksende teknologier.

Nøkkelfunksjoner

Språk

Kurs og materiell på engelsk

Nivå

Mellomnivå (Kategori: AI+ Teknisk)

1 års plattformtilgang

og Virtuelt Praktisk Lab 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 fullføring inkludert. Gyldig i 1 år

Verktøy du vil mestre

CrowdStrike, Flair.ai, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Hero

Om kurset

Sertifiseringen for AI+ Security Level 2 Certification gir en grundig utforskning av hvordan kunstig intelligens (AI) integreres med cybersikkerhet. Med utgangspunkt i grunnleggende Python-programmering, introduseres kjernekonsepter innen AI og bygger ferdigheter som trengs for å identifisere og motvirke cybertrusler ved hjelp av maskinlæring. Læreplanen går videre til spesialiserte emner som AI-drevet autentisering og Generative Adversarial Networks (GANs) for å simulere angrep og styrke forsvar.

Gjennom virkelige scenarioer, praktiske øvelser og et avsluttende prosjekt, anvender deltakerne AI-løsninger på praktiske utfordringer innen cybersikkerhet. Programmet dekker essensielle konsepter som maskinlæring (ML), dyp læring (DL) og naturlig språkbehandling (NLP), og utstyrer fagfolk til effektivt å beskytte digitale eiendeler mot stadig utviklende cybertrusler.


Hvorfor denne sertifiseringen er viktig

Få en dyp forståelse av hvordan AI forbedrer cybersikkerhet, slik at du kan takle moderne digitale trusler mer effektivt.

AI-sikkerhet

Læringsutbytte

Ved slutten av dette kurset vil du være i stand til å:

AI-drevet trusseldeteksjon

Bruk AI-algoritmer for å oppdage og respondere på cybertrusler som phishing, skadelig programvare og uvanlig nettverksaktivitet.

Neste generasjons brukerautentisering

Bruk avanserte AI-metoder for å styrke identitetsbekreftelse og forhindre uautorisert tilgang.

Maskinlæring for cybersikkerhet

Bruk ML-teknikker for å behandle data, forutse potensielle angrep og levere nøyaktige trusselresponser.

AI-assistert penetrasjonstesting

Bruk AI-verktøy for å effektivisere penetrasjonstesting og avdekke systemets sårbarheter mer effektivt enn tradisjonelle metoder.

Kursplan

Hero

  1. Introduksjon til kunstig intelligens (AI) og cybersikkerhet

    Leksjon 1

    • 1.1 Forståelse av kunstig intelligens for cybersikkerhet (CSAI)
    • 1.2 En introduksjon til AI og dens anvendelser i cybersikkerhet
    • 1.3 Oversikt over grunnleggende prinsipper for cybersikkerhet
    • 1.4 Identifisering og reduksjon av risiko i det virkelige liv
    • 1.5 Bygge en robust og tilpasningsdyktig sikkerhetsinfrastruktur
    • 1.6 Forsterke digitale forsvar ved hjelp av CSAI

  2. Python-programmering for AI- og cybersikkerhetsfagfolk

    Leksjon 2

    • 2.1 Python programmeringsspråk og dets relevans i cybersikkerhet
    • 2.2 Python programmeringsspråk og anvendelser innen cybersikkerhet
    • 2.3 AI-scripting for automatisering av oppgaver innen cybersikkerhet
    • 2.4 Dataanalyse og manipulering ved bruk av Python
    • 2.5 Utvikling av sikkerhetsverktøy med Python

  3. Anvendelse av maskinlæring i cybersikkerhet

    Leksjon 3

    • 3.1 Forståelse av anvendelsen av maskinlæring i cybersikkerhet
    • 3.2 Avviksdeteksjon til adferdsanalyse
    • 3.3 Dynamisk og proaktivt forsvar ved bruk av maskinlæring
    • 3.4 Beskyttelse av sensitiv data og systemer mot varierte cybertrusler

  4. Deteksjon av e-posttrusler med AI

    Leksjon 4

    • 4.1 Bruk av maskinlæring for å oppdage trusler i e-post
    • 4.2 Analysering av mønstre og merking av ondsinnet innhold
    • 4.3 Forbedring av svindeldeteksjon med AI
    • 4.4 Autonom identifisering og motarbeiding av e-posttrusler
    • 4.5 Verktøy og teknologi for implementering av AI i e-postsikkerhet

  5. AI-algoritme for deteksjon av skadelig programvare

    Leksjon 5

    • 5.1 Innføring i AI-algoritme for deteksjon av skadelig programvare
    • 5.2 Bruk av avanserte algoritmer og AI i deteksjon av skadelig programvare
    • 5.3 Identifisering, analyse og reduksjon av skadelig programvare
    • 5.4 Beskyttelse av systemer, nettverk og data i sanntid
    • 5.5 Styrking av cybersikkerhetstiltak mot malware-trusler
    • 5.6 Verktøy og teknologi: Python, verktøy for malware-analyse

  6. Nettverksanomali-deteksjon ved bruk av AI

    Leksjon 6

    • 6.1 Bruk av maskinlæring for å identifisere uvanlige mønstre i nettverkstrafikk
    • 6.2 Forbedring av cybersikkerhet og styrking av nettverksforsvar med AI-teknikker
    • 6.3 Implementering av teknikker for deteksjon av nettverksanomalier


  7. Brukerautentiseringssikkerhet med AI

    Leksjon 7

    • 7.1 Innledning
    • 7.2 Forbedring av brukerautentisering med AI-teknikker
    • 7.3 Innføring i biometrisk gjenkjenning, avviksdeteksjon og atferdsanalyse
    • 7.4 Å tilby en robust forsvar mot uautorisert tilgang
    • 7.5 Sikring av en sømløs, men sikker brukeropplevelse
    • 7.6 Verktøy og teknologi: AI-baserte autentiseringsplattformer
    • 7.7 Avslutning

  8. Generative Adversarial Network (GAN) for cybersikkerhet

    Leksjon 8

    • 8.1 Introduksjon til generative motstander-nettverk (GANs) i cybersikkerhet
    • 8.2 Opprette realistiske simulerte trusler for å styrke systemer
    • 8.3 Deteksjon av sårbarheter og forbedring av sikkerhetstiltak ved bruk av GANer
    • 8.4 Verktøy og teknologi: Python og GAN-rammeverk

  9. Penetrasjonstesting med kunstig intelligens

    Leksjon 9

    • 9.1 Øke effektiviteten i identifisering av sårbarheter ved bruk av AI
    • 9.2 Automatisering av trusseldeteksjon og tilpasning til utviklende angrepsmønstre
    • 9.3 Styrking av organisasjoner mot kybertrusler ved bruk av AI-drevet penetrasjonstesting
    • 9.4 Verktøy og teknologi: Verktøy for penetrasjonstesting, AI-baserte sårbarhetsskannere

  10. Avsluttende prosjekt

    Leksjon 10

    • 10.1 Innledning
    • 10.2 Brukstilfeller: AI i nettsikkerhet
    • 10.3 Resultatpresentasjon

  11. AI-agenter for sikkerhetsnivå 2

    Valgfri modul

    • 1. Hva er AI-agenter
    • 2. Nøkkelkapasiteter hos AI-agenter i avansert cybersikkerhet
    • 3. Applikasjoner og trender for AI-agenter i avansert cybersikkerhet
    • 4. Hvordan fungerer en AI-agent
    • 5. Kjerneegenskaper ved AI-agenter
    • 6. Typer AI-agenter

Industrivekst

Økende etterspørsel etter AI-sikkerhetseksperter

  • Ettersom AI-drevne cyberangrep øker, søker organisasjoner etter dyktige AI-sikkerhetsprofesjonelle som er i stand til å motvirke avanserte trusler.
  • Forskning viser at 82% av bedriftene nå anser AI-sikkerhet som en nøkkelkomponent i sine risikostyringsplaner.
  • Nøkkelområder for vekst inkluderer forsvar mot antagonistisk AI, risikostyring innen AI, trusseldeteksjon drevet av AI, og sikker styring av AI.
  • Ekspertise innen AI-sikkerhet er svært ettertraktet i sektorer som finans, myndigheter, helsevesen og global teknologi, noe som gjør det til en givende og høy potensiell karrierevei.
AI-sikkerhet

Hvem bør melde seg på dette programmet?

Cybersikkerhetsprofesjonelle & analytikere

Penetrasjonstestere & Trusseljegere

Sikkerhetskonsulenter

Hendelsesrespondenter

Sikkerhetsingeniører

Samsvarskontrollører

Nettverkssikkerhetsadministratorer

IT-profesjonelle & systemadministratorer

Forretningsledere & beslutningstakere

Programvareutviklere

Start kurset nå

Flere detaljer

Forutsetninger

  • Det anbefales å fullføre AI+ Security Level 1™, men det er ikke et krav.
  • Grunnleggende Python-kunnskaper, inkludert variabler, løkker og funksjoner.
  • Forståelse av CIA-triaden, grunnleggende prinsipper for cybersikkerhet, og vanlige trusler som skadelig programvare.
  • Generell bevissthet om grunnleggende maskinlæring (ingen teknisk ekspertise nødvendig).
  • Kjennskap til grunnleggende nettverkskunnskaper, inkludert IP-adressering og TCP/IP-protokoller.
  • Grunnleggende Linux/kommandolinjeferdigheter for navigering og bruk av sikkerhetsverktøy.
  • Interesse for å utnytte AI til sanntids cybersikkerhetsapplikasjoner.
  • Ingen formelle forutsetninger—sertifiseringen tildeles utelukkende basert på eksamensresultater.

Eksamensdetaljer

  • Varighet: 90 minutter
  • Bestått: 70 % (35/50)
  • Format: 50 flervalgsspørsmål/flersvarsspørsmål
  • 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!