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

AI+ Security Level 2™ - eLearning (inklusive examen)

5.450,00 SEK

  • 40 hours
eLearning

Försvara och skydda med intelligenta AI-lösningar Förbättra din säkerhetsexpertis genom AI+ Security Level 2™ kurs- och examenspaketet. Bemästra viktiga AI-drivna säkerhetstaktiker för att skydda och säkra framväxande teknologier.

Nyckelfunktioner

Språk

Kurs och material på engelska

Nivå

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, quiz 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, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Hero

Om kursen

Certifieringen AI+ Security Level 2 erbjuder en djupgående utforskning av hur Artificiell Intelligens (AI) integreras med cybersäkerhet. Börjande med grundläggande programmering i Python, introducerar den centrala AI-koncept och bygger upp de färdigheter som behövs för att identifiera och motverka cyberhot med hjälp av maskininlärning. Läroplanen går vidare till specialiserade ämnen som AI-drivna autentiseringssystem och Generativa Adversariella Nätverk (GANs) för att simulera attacker och stärka försvar.

Genom verkliga scenarier, praktiska övningar och ett avslutande projekt tillämpar deltagarna AI-lösningar på praktiska cybersäkerhetsutmaningar. Programmet täcker grundläggande koncept som maskininlärning (ML), djupinlärning (DL) och bearbetning av naturligt språk (NLP) och rustar yrkesverksamma att effektivt skydda digitala tillgångar mot ständigt utvecklande cyberhot.


Varför denna certifiering är viktig

Få en djupare förståelse för hur AI förbättrar cybersäkerheten, vilket gör att du kan hantera moderna digitala hot mer effektivt.

AI-säkerhet

Lärandemål

I slutet av denna kurs kommer du att kunna:

AI-drivet hotdetektering

Tillämpa AI-algoritmer för att upptäcka och svara på cyberhot såsom nätfiske, skadlig programvara och ovanlig nätverksaktivitet.

Nästa generations användarautentisering

Använd avancerade AI-metoder för att stärka identitetsverifiering och förhindra obehörig åtkomst.

Maskininlärning för cybersäkerhet

Använd ML-tekniker för att bearbeta data, förutse potentiella attacker och leverera precisa hotrespons.

AI-assisterad penetrationstestning

Använd AI-verktyg för att effektivisera penetrationstestning och upptäcka systemets sårbarheter mer effektivt än traditionella metoder.

Kurstidslinje

Hero

  1. Introduktion till artificiell intelligens (AI) och cybersäkerhet

    Lektion 1

    • 1.1 Att förstå artificiell intelligens inom cybersäkerhet (CSAI)
    • 1.2 En introduktion till AI och dess tillämpningar inom cybersäkerhet
    • 1.3 Översikt av grundläggande cybersäkerhet
    • 1.4 Identifiering och minimering av risker i verkliga situationer
    • 1.5 Bygga en motståndskraftig och anpassningsbar säkerhetsinfrastruktur
    • 1.6 Förbättring av digitala försvar genom CSAI

  2. Pythonprogrammering för AI- och cybersäkerhetsprofessionella

    Lektion 2

    • 2.1 Programmeringsspråket Python och dess relevans inom cybersäkerhet
    • 2.2 Programmeringsspråket Python och dess tillämpningar inom cybersäkerhet
    • 2.3 AI-skriptning för automatisering av uppgifter inom cybersäkerhet
    • 2.4 Dataanalys och manipulation med Python
    • 2.5 Utveckla säkerhetsverktyg med Python

  3. Tillämpning av maskininlärning inom cybersäkerhet

    Lektion 3

    • 3.1 Att förstå tillämpningen av maskininlärning inom cybersäkerhet
    • 3.2 Avvikelsedetektering till beteendeanalys
    • 3.3 Dynamiskt och proaktivt försvar med maskininlärning
    • 3.4 Skydd av känslig data och system mot olika cyberhot

  4. Upptäckt av e-posthot med AI

    Lektion 4

    • 4.1 Användning av maskininlärning för att upptäcka hot i e-post
    • 4.2 Analysera mönster och markera skadligt innehåll
    • 4.3 Förbättring av nätfiskeupptäckt med AI
    • 4.4 Självständig identifiering och motverkande av e-posthot
    • 4.5 Verktyg och teknologi för att implementera AI i e-postsäkerhet

  5. AI-algoritm för upptäckt av skadeprogramshot

    Lektion 5

    • 5.1 Introduktion till AI-algoritm för upptäckt av skadeprogramshot
    • 5.2 Användning av avancerade algoritmer och AI för upptäckt av skadlig programvara
    • 5.3 Identifiering, analys och mildrande av skadlig programvara
    • 5.4 Skydd av system, nätverk och data i realtid
    • 5.5 Förstärkning av cybersäkerhetsåtgärder mot skadeprograms hot
    • 5.6 Verktyg och teknologi: Python, Verktyg för analys av skadlig kod

  6. Upptäckt av nätverksanomalier med AI

    Lektion 6

    • 6.1 Användning av maskininlärning för att identifiera ovanliga mönster i nätverkstrafik
    • 6.2 Förbättring av cybersäkerhet och stärkning av nätverksförsvar med AI-tekniker
    • 6.3 Implementering av tekniker för detektering av nätverksanomalier


  7. Användarautentiseringssäkerhet med AI

    Lektion 7

    • 7.1 Inledning
    • 7.2 Förbättring av användarautentisering med AI-tekniker
    • 7.3 Introduktion till biometrisk igenkänning, avvikelsedetektering och beteendeanalys
    • 7.4 Att tillhandahålla ett robust försvar mot obehörig åtkomst
    • 7.5 Att säkerställa en sömlös men säker användarupplevelse
    • 7.6 Verktyg och teknik: AI-baserade autentiseringsplattformar
    • 7.7 Slutsats

  8. Generative Adversarial Network (GAN) för cybersäkerhet

    Lektion 8

    • 8.1 Introduktion till generativa antagonistiska nätverk (GANs) inom cybersäkerhet
    • 8.2 Skapa Realistiska Simulerade Hot för att Stärka System
    • 8.3 Upptäcka sårbarheter och förbättra säkerhetsåtgärder med hjälp av GAN
    • 8.4 Verktyg och teknologi: Python och GAN-ramverk

  9. Penetrationstestning med artificiell intelligens

    Lektion 9

    • 9.1 Effektivisering av identifiering av sårbarheter med hjälp av AI
    • 9.2 Automatisering av hotdetektering och anpassning till föränderliga attackmönster
    • 9.3 Stärkande organisationer mot cyberhot genom AI-drivna penetrationstester
    • 9.4 Verktyg och teknologi: Verktyg för penetrationstestning, AI-baserade sårbarhetsskannrar

  10. Examensarbete

    Lektion 10

    • 10.1 Inledning
    • 10.2 Användningsfall: AI inom cybersäkerhet
    • 10.3 Resultatpresentation

  11. AI-agenter för säkerhetsnivå 2

    Valfri modul

    • 1. Vad är AI-agenter
    • 2. Nyckelförmågor hos AI-agenter inom avancerad cybersäkerhet
    • 3. Applikationer och trender för AI-agenter inom avancerad cybersäkerhet
    • 4. Hur fungerar en AI-agent
    • 5. Kärnegenskaper hos AI-agenter
    • 6. Typer av AI-agenter

Industritillväxt

Ökad efterfrågan på AI-säkerhetsexperter

  • I takt med att AI-drivna cyberattacker ökar, söker organisationer efter skickliga AI-säkerhetsexperter som kan motverka avancerade hot.
  • Forskning visar att 82% av företagen nu anser att AI-säkerhet är en viktig del av deras riskhanteringsplaner.
  • Nyckelområden för tillväxt inkluderar försvar mot antagonistisk AI, riskhantering inom AI, hotdetektering drivet av AI och säker styrning av AI.
  • Expertis inom AI-säkerhet är mycket eftertraktad inom sektorer som finans, statlig verksamhet, hälsovård och global teknologi, vilket gör det till en givande och lovande karriärväg.
AI-säkerhet

Vem bör anmäla sig till det här programmet?

Cybersäkerhetsexperter & Analytiker

Penetrationstestare & hotjägare

Säkerhetskonsulter

Incidenthanterare

Säkerhetsingenjörer

Revisionskontrollanter

Nätverkssäkerhetsadministratörer

IT-professionella & systemadministratörer

Företagsledare & beslutsfattare

Mjukvaruutvecklare

Starta kursen nu

Mer information

Förkunskapskrav

  • Det rekommenderas men är inte obligatoriskt att slutföra AI+ Security Level 1™.
  • Grundläggande kunskaper i Python, inklusive variabler, loopar och funktioner.
  • Förståelse för CIA-triaden, grundläggande koncept inom cybersäkerhet och vanliga hot såsom skadlig programvara.
  • Allmän kännedom om grunderna i maskininlärning (ingen teknisk expertis nödvändig).
  • Förståelse för grundläggande nätverk, inklusive IP-adressering och TCP/IP-protokoll.
  • Grundläggande färdigheter i Linux/kommandoraden för navigering och användning av säkerhetsverktyg.
  • Intresse för att utnyttja AI för realtidsapplikationer inom cybersäkerhet.
  • Inga formella förkunskapskrav—certifieringen baseras enbart på resultatet av provet.

Provuppgifter

  • Varaktighet: 90 minuter
  • Godkänd: 70% (35/50)
  • Format: 50 flervalsfrågor/flervalsvar
  • Leveransmetod: Online via övervakad examinationssplattform (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!