AI+ Security Level 3™ - eLearning (eksamen inkludert)
5.950,00 NOK
- 40 hours
Led an i den neste æraen av cybersikkerhet med AI-drevne innovasjoner Denne sertifiseringen gir en omfattende fordypning i hvordan kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) transformerer cybersikkerhet. Du vil lære å utnytte AI for avansert trusseldeteksjon, overholdelse av regelverk og risikostyring på tvers av nettverk, endepunkter, IoT og sky-miljøer.
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 gjennomføring inkludert. Gyldig i 1 år
Verktøy du vil mestre
Splunk User Behavior Analytics (UBA), Microsoft Defender for Endpoint, Microsoft Azure AD Conditional Access, Adversarial Robustness Toolbox (ART)
Om kurset
Programmet fokuserer på praktisk gjennomføring gjennom case-studier, verksteder og virkelige scenarier, og gir deg praktisk erfaring med å forsvare mot nye trusler, fiendtlige angrep og skiftende samsvarskrav. Et avsluttende prosjekt vil la deg anvende din ekspertise på en reell utfordring innen cybersikkerhet, og forberede deg på å designe og effektivt implementere AI-drevne sikkerhetsløsninger.
Læringsutbytte
Ved slutten av dette kurset vil du være i stand til å:
Utnytt dyp læring for kyberforsvar
Utvikle ferdigheter i å anvende dyp læringsmodeller til avanserte oppgaver innen cybersikkerhet som deteksjon av skadelig programvare, forebygging av phishing og prediktiv trusselanalyse.
AI-drevet sikkerhet for sky og containere
Lær hvordan AI forbedrer sikkerheten for skyinfrastrukturer og konteineriserte miljøer, med fokus på skalerbarhet, automatisering og proaktiv trusselrespons.
AI-forsterket identitets- og tilgangsstyring
Bruk AI for å optimalisere identitetsbekreftelse, styrke tilgangskontroller og sikre autentiseringsmekanismer.
AI-drevet IoT-sikkerhet
Oppdag AI-strategier for å takle IoT-spesifikke sikkerhetsrisikoer, inkludert identifisering av kompromitterte enheter og sikring av kommunikasjonskanaler.
Kursplan
Grunnlaget for AI og maskinlæring for sikkerhetsingeniørfag
Leksjon 1
- 1.1 Grunnleggende AI- og ML-konsepter for sikkerhet
- 1.2 AI-bruksområder innen cybersikkerhet
- 1.3 Utvikling av AI-rørledninger for sikkerhet
- 1.4 Utfordringer ved å anvende AI innen sikkerhet
Maskinlæring for trusseldeteksjon og respons
Leksjon 2
- 2.1 Ingeniørarbeid med uttrekking av funksjoner for datasett innen cybersikkerhet
- 2.2 Overvåket læring for trusselklassifisering
- 2.3 Uovervåket læring for avviksdeteksjon
- 2.4 Ingeniørkunst for sanntids trusseldeteksjonssystemer
Dyp læring for sikkerhetsapplikasjoner
Leksjon 3
- 3.1 Konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN-er) for trusseldeteksjon
- 3.2 Tilbakevendende nevrale nettverk (RNNs) og LSTMs for sikkerhet
- 3.3 Autoenkodere for anomalideteksjon
- 3.4 Motstanderdypt læring i sikkerhet
Fiendtlig AI i sikkerhet
Leksjon 4
- 4.1 Innføring i fiendtlige AI-angrep
- 4.2 Forsvarsmekanismer mot fiendtlige angrep
- 4.3 Fiendtlig testing og rød teaming for AI-systemer
- 4.4 Ingeniørkunst for robuste AI-systemer mot fiendtlig AI
AI i nettverkssikkerhet
Leksjon 5
- 5.1 AI-drevne inntrengningsdeteksjonssystemer
- 5.2 AI for distribuert tjenestenekt (DDoS) deteksjon
- 5.3 AI-basert deteksjon av nettverksanomalier
- 5.4 Ingeniørkunst for sikre nettverksarkitekturer med AI
AI i endepunktsikkerhet
Leksjon 6
- 6.1 AI for gjenkjenning og klassifisering av skadelig programvare
- 6.2 AI for endepunktdeteksjon og respons (EDR)
- 6.3 AI-drevet trusseljakt
- 6.4 Implementering av lette AI-modeller for ressursbegrensede enheter
Sikker AI Systemteknikk
Leksjon 7
- 7.1 Utforming av sikre AI-arkitekturer
- 7.2 Kryptografi i AI for sikkerhet
- 7.3 Sikring av modellforklarbarhet og transparens i sikkerhet
- 7.4 Ytelsesoptimalisering av AI-sikkerhetssystemer
AI for sky- og container-sikkerhet
Leksjon 8
- 8.1 AI for sikring av sky-miljøer
- 8.2 AI-drevet sikkerhet for containere
- 8.3 AI for Sikring av Serverløse Arkitekturer
- 8.4 AI og DevSecOps
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
AI i identitets- og tilgangsstyring (IAM)
Leksjon 10
- 10.1 AI for brukeratferdsanalyse i IAM
- 10.2 AI for flerfaktorautentisering (MFA)
- 10.3 AI for nulltillitsarkitektur
- 10.4 AI for rollebasert tilgangskontroll (RBAC)
AI for fysisk og IoT-sikkerhet
Leksjon 11
- 11.1 AI for sikring av smarte byer
- 11.2 AI for industrisikkerhet innen IoT
- 11.3 AI for autonom kjøretøysikkerhet
- 11.4 AI for sikring av smarte hjem og forbruker-IoT
Avsluttende Prosjekt - Ingeniørfaglig AI Sikkerhetssystemer
Leksjon 12
- 12.1 Definere problemstillingen for avslutningsprosjektet
- 12.2 Ingeniørarbeid på AI-løsningen
- 12.3 Utrulling og overvåking av AI-systemet
- 12.4 Avsluttende hovedprosjektpresentasjon og evaluering
AI-agenter for sikkerhetsnivå 3
Valgfri modul
- 1. Forståelse av AI-agenter
- 2. Kasusstudier
- 3. Praktisk arbeid med AI-agenter
Industrivekst
Økende etterspørsel etter AI-sikkerhetseksperter
- AI-drevne cybertrusler utvikler seg raskt, noe som øker etterspørselen etter fagfolk dyktige i å motvirke avanserte angrep og sårbarheter.
- 84% av cybersikkerhetsprofesjonelle er enige om at AI forbedrer deres evne til å bekjempe cybertrusler.
- Områder med høy vekst: AI-drevet trusselintelligens, prediktivt cyberforsvar, dyp læring for sikkerhet, Zero Trust AI-sikkerhetsrammeverk
- Det globale markedet for AI-sikkerhet er forventet å nå 133 milliarder dollar innen 2030, noe som gjør det til et førsteklasses karrierevalg for de som søker etter roller med stor innvirkning innen cybersikkerhet.
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
- 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 nettverk, 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 med flere svaralternativer
- Leveringsmetode: På nett 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!