AI+ Security Level 1™ - eLearning (inkluderar examen)
5.450,00 SEK
- 40 hours
Stärkande av cybersäkerhet med AI Påbörja din AI-säkerhetsresa med vårt omfattande paket, som täcker grunderna i AI-driven försvar, hantering av sårbarheter och smart hotmitigering. Att förstå hur cybersäkerhet och Artificiell Intelligens (AI) korsar varandra blir allt viktigare eftersom AI blir en nyckelfaktor i att stärka säkerhetsåtgärder. AI-drivna system kan bearbeta enorma datamängder, förutse hot, upptäcka anomalier och automatisera svar med anmärkningsvärd hastighet och noggrannhet.
Nyckelfunktioner
Språk
Kurs och material på engelska
Nivå
Nybörjare till mellannivå (Kategori: AI+ Teknisk)
1 års plattformsåtkomst
och Virtuellt praktiskt laboratorium ingår
40 timmar av videolektioner & multimedia
Rekommendation om 50 timmars studietid
Material
Video, PDF-material, ljudböcker, poddsändningar, frågesporter och bedömningar.
Examen
Onlineövervakat prov med en gratis omtentamen
Certifikat
Intyg om genomförande ingår. Giltigt i 1 år
Verktyg du kommer att bemästra
CrowdStrike, Flair.ai, ChatGPT, Pluralsight
Om kursen
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 tanke på att cyberattacker blir allt vanligare och mer sofistikerade, är kursen AI+ Säkerhet högst relevant. Den utbildar yrkesverksamma att använda AI för att upptäcka anomalier, proaktiv identifiering av hot och realtidsincidentrespons—avgörande för att skydda känslig data och kritiska system. Genom att integrera AI med cybersäkerhet kan organisationer stärka sina försvar, anpassa sig till föränderliga risker och upprätthålla motståndskraftiga säkerhetsramverk. Denna kurs säkerställer att yrkesverksamma ligger i framkant i det snabbt föränderliga digitala landskapet genom att ta itu med det ökande behovet av avancerade cybersäkerhetslösningar.
Varför denna certifiering är viktig
Skaffa en solid teknisk grund genom att utforska integrationen av AI och cybersäkerhet genom Python, maskininlärning och tekniker för att mildra hot.
Lärandemål
I slutet av denna kurs kommer du att kunna:
Säkerhetsprocessautomation
Använd AI-teknologier för att optimera rutinmässiga säkerhetsuppgifter—såsom övervakning, loggning och hantering av incidenter—för att öka effektiviteten och precisionen.
AI-driven hotdetektering & respons
Implementera AI-verktyg för att identifiera, analysera och hantera cyberhot i realtid
Dataskydd & efterlevnad inom AI-säkerhet
Förstå regulatoriska standarder och tillämpa AI-baserade åtgärder för att skydda känslig information samtidigt som efterlevnad säkerställs.
Proaktiv förebyggande av cyberattacker
Utveckla färdigheter inom prediktiv analys och beteendeanalys för att upptäcka avvikelser och stoppa cyberattacker innan de inträffar.
Kurstidslinje
Introduktion till cybersäkerhet
Lektion 1
- 1.1 Definition och omfattning av cybersäkerhet
- 1.2 Nyckelbegrepp inom cybersäkerhet
- 1.3 CIA-triaden (Konfidentialitet, Integritet, Tillgänglighet)
- 1.4 Ramverk och standarder för cybersäkerhet (NIST, ISO/IEC 27001)
- 1.5 Lagar och förordningar inom cybersäkerhet (t.ex. GDPR, HIPAA)
- 1.6 Betydelsen av cybersäkerhet i moderna företag
- 1.7 Karriärer inom cybersäkerhet
Operativsystemets grunder
Lektion 2
- 2.1 Kärnoperativsystemets funktioner (Minnesförvaltning, Processhantering)
- 2.2 Användarkonton och behörigheter
- 2.3 Åtkomstkontrollmekanismer (ACL, DAC, MAC)
- 2.4 Operativsystemets säkerhetsfunktioner och konfigurationer
- 2.5 Förstärkning av operativsystemets säkerhet (Patchning, Inaktivering av onödiga tjänster)
- 2.6 Säkerhetsöverväganden för virtualisering och containerisering
- 2.7 Säker start och säker fjärråtkomst
- 2.8 Operativsystemets sårbarheter och åtgärder
Nätverksgrundläggande
Lektion 3
- 3.1 Nätverkstopologier och protokoll (TCP/IP, OSI-modellen)
- 3.2 Nätverksenheterna och deras roller (routrar, switchar, brandväggar)
- 3.3 Nätverkssäkerhetsenheter (Brandväggar, IDS/IPS)
- 3.4 Nätverkssegmentering och zonindelning
- 3.5 Trådlöst nätverkssäkerhet (WPA2, öppna WEP-sårbarheter)
- 3.6 VPN-teknologier och användningsfall
- 3.7 Nätverksadressöversättning (NAT)
- 3.8 Grundläggande felsökning av nätverk
Hot, Sårbarheter och Exploateringar
Lektion 4
- 4.1 Typer av hotaktörer (Script Kiddies, Hacktivister, Nationalstater)
- 4.2 Metoder för hotjakt med hjälp av AI
- 4.3 AI-verktyg för att söka efter hot (SIEM, IDS/IPS)
- 4.4 Tekniker för öppen källkodsunderrättelse (OSINT)
- 4.5 Introduktion till sårbarheter
- 4.6 Mjukvaruutvecklingslivscykeln (SDLC) och integration av säkerhet med AI
- 4.7 Zero-Day-attacker och strategier för patchhantering
- 4.8 Verktyg och tekniker för sårbarhetsskanning med AI
- 4.9 Utnyttjande av sårbarheter (Praktiska laborationer)
Förståelse för AI och ML
Lektion 5
- 5.1 En introduktion till AI
- 5.2 Typer och tillämpningar av AI
- 5.3 Identifiering och minimering av risker i verkliga situationer
- 5.4 Bygga en resilient och adaptiv säkerhetsinfrastruktur med AI
- 5.5 Förstärkning av digitala försvar genom CSAI
- 5.6 Tillämpning av maskininlärning inom cybersäkerhet
- 5.7 Skydd av känslig data och system mot olika cyberhot
- 5.8 Koncept för hotintelligens och hotjakt
Grundläggande Python-programmering
Lektion 6
- 6.1 Introduktion till programmering i Python
- 6.2 Förståelse för Python-bibliotek
- 6.3 Python programmeringsspråk för cybersäkerhetstillämpningar
- 6.4 AI-skriptning för automatisering av uppgifter inom cybersäkerhet
- 6.5 Dataanalys och manipulation med Python
- 6.6 Utveckla säkerhetsverktyg med Python
Tillämpningar av AI inom cybersäkerhet
Lektion 7
- 7.1 Att förstå tillämpningen av maskininlärning inom cybersäkerhet
- 7.2 Avvikelsedetektering till beteendeanalys
- 7.3 Dynamiskt och proaktivt försvar med maskininlärning
- 7.4 Användning av maskininlärning för att upptäcka hot i e-post
- 7.5 Förbättring av nätfiskeupptäckt med AI
- 7.6 Självständig identifiering och motverkande av e-posthot
- 7.7 Användning av avancerade algoritmer och AI för upptäckt av skadlig kod
- 7.8 Identifiering, analys och mildrande av skadlig programvara
- 7.9 Förbättring av användarautentisering med AI-tekniker
- 7.10 Penetrationstestning med AI
Incidenthantering och återställning efter katastrofer
Lektion 8
- 8.1 Incidenthanteringsprocess (Identifiering, Inneslutning, Utplåning, Återhämtning)
- 8.2 Incidenthanterings livscykel
- 8.3 Förbereda en incidenthanteringsplan
- 8.4 Detektering och analys av incidenter
- 8.5 Inneslutning, utrotning och återhämtning
- 8.6 Efterinsatsaktiviteter
- 8.7 Digital forensik och insamling av bevis
- 8.8 Katastrofåterställningsplanering (Säkerhetskopiering, Affärskontinuitet)
- 8.9 Penetrationstestning och sårbarhetsbedömningar
- 8.10 Juridiska och regulatoriska överväganden vid säkerhetsincidenter
Öppen källkod säkerhetsverktyg
Lektion 9
- 9.1 Introduktion till öppen källkods säkerhetsverktyg
- 9.2 Populära öppen källkod säkerhetsverktyg
- 9.3 Fördelar och utmaningar med att använda öppen källkodsverktyg
- 9.4 Implementering av öppen källkodslösningar i organisationer
- 9.5 Gemenskapens stöd och resurser
- 9.6 Nätverkssäkerhetsskanning och upptäckt av sårbarheter
- 9.7 Säkerhetsinformation och händelsehantering (SIEM) Verktyg (Öppen källkod alternativ)
- 9.8 Open-Source Paketfiltrerande Brandväggar
- 9.9 Verktyg för lösenordshashning och knäckning (Etisk användning)
- 9.10 Verktyg för öppen källkod inom digital forensik
Säkra framtiden
Lektion 10
- 10.1 Framväxande cyberhot och trender
- 10.2 Artificiell intelligens och maskininlärning inom cybersäkerhet
- 10.3 Blockchain för säkerhet
- 10.4 Säkerhet inom Internet of Things (IoT)
- 10.5 Molnsäkerhet
- 10.6 Kvantberäkning och dess påverkan på säkerheten
- 10.7 Cybersäkerhet i kritisk infrastruktur
- 10.8 Kryptografi och säker hashning
- 10.9 Medvetenhet och utbildning om cybersäkerhet för användare
- 10.10 Kontinuerlig övervakning och förbättring av säkerheten
Examensarbete
Lektion 11
- 11.1 Inledning
- 11.2 Användningsfall: AI inom cybersäkerhet
- 11.3 Resultatpresentation
AI-agenter för säkerhetsnivå 1
Valfri modul
- 1. Att förstå AI-agenter
- 2. Vad är AI-agenter
- 3. Nyckelförmågor hos AI-agenter inom cybersäkerhet
- 4. Applikationer och trender för AI-agenter inom cybersäkerhet
- 5. Hur fungerar en AI-agent
- 6. Kärnegenskaper hos AI-agenter
- 7. Typer av AI-agenter
Industritillväxt
Ökad efterfrågan på AI-säkerhetsexperter
- Den globala marknaden för AI-säkerhet förväntas nå 38 miljarder dollar år 2028, då organisationer i allt större utsträckning antar AI-drivna säkerhetslösningar.
- Forskning visar en 300% ökning av cyberattacker, vilket understryker vikten av AI-säkerhetsexpertis för företag.
- Nyckelområden för tillväxt inkluderar AI-baserad hotdetektering, säker AI-styrning, minskning av cyberrisker och AI-driven efterlevnad.
- Efterfrågan på AI-säkerhetsspecialister skjuter i höjden, och denna certifiering är en viktig merit för yrkesverksamma inom IT, cybersäkerhet och riskhantering.
Vem bör anmäla sig till detta program?
Cybersäkerhetsexperter & Analytiker
Penetrationstestare & hotjägare
Säkerhetskonsulter
Incidenthanterare
Säkerhetsingenjörer
Revisionskontrollanter
Nätverkssäkerhetsadministratörer
IT-professionella & systemadministratörer
Affärsledare & beslutsfattare
Mjukvaruutvecklare
Mer information
Förkunskapskrav
- Grundläggande Python-kunskaper: Kunskap om loopar, funktioner och variabler.
- Grundläggande cybersäkerhet: Förståelse för CIA-triaden och vanliga hot som skadeprogram och nätfiske.
- Introduktion till maskininlärningsmedvetenhet: Bekantskap med grundläggande ML-koncept (valfritt).
- Nätverksgrundläggande: Förståelse för IP-adressering och TCP/IP-protokoll.
- Linux/Kommandoradsfärdighet: Förmåga att arbeta effektivt i CLI-miljön.
- Inga formella förkunskaper krävs—certifiering ges enbart baserat på provresultat.
Examinationsdetaljer
- Varaktighet: 90 minuter
- Godkänd: 70% (35/50)
- Format: 50 flervalsfrågor/flervalsvar
- Leveransmetod: Online via övervakad examinationssystem (flexibel schemaläggning)
- Språk: Svenska
Licensiering och ackreditering
Denna kurs erbjuds av AVC enligt Partnerprogramavtalet och uppfyller kraven i Licensavtalet.
Aktiepolicy
AVC tillhandahåller inte anpassningar på grund av en funktionsnedsättning eller medicinskt tillstånd hos några studenter. Kandidater uppmuntras att kontakta AVC för vägledning och stöd under anpassningsprocessen.
Vanliga frågor
Behöver du en företagslösning eller integration av LMS?
Hittade du inte kursen eller programmet som skulle passa för ditt företag? Behöver du LMS-integration? Skriv till oss! Vi löser det!