AI+ Security Level 1™ - eLearning (inklusive eksamen)
3.500,00 DKK
- 40 hours
Styrkelse af cybersikkerhed med AI Påbegynd din rejse inden for AI-sikkerhed med vores omfattende pakke, der dækker det væsentlige inden for AI-drevet forsvar, håndtering af sårbarheder og intelligent trusselsmitigering. Det er i stigende grad essentielt at forstå, hvordan cybersikkerhed og kunstig intelligens (AI) krydser hinanden, da AI bliver en nøglefaktor i styrkelsen af sikkerhedsforanstaltninger. AI-drevne systemer kan behandle enorme datasæt, forudsige trusler, detektere anomalier og automatisere reaktioner med bemærkelsesværdig hastighed og nøjagtighed.
Vigtige funktioner
Sprog
Kursus og materiale på engelsk
Niveau
Begynder-mellemniveau (Kategori: AI+ Teknisk)
1 års platformadgang
og Virtuelt Hands-on Lab inkluderet
40 timers videoundervisning & multimedie
Anbefaling om 50 timers studietid
Materiale
Video, PDF-materiale, lydbog, podcasts, quizzer og evalueringer.
Eksamen
Online overvåget eksamen med én gratis genprøve
Certifikat
Certifikat for gennemførelse inkluderet. Gyldig i 1 år
Værktøjer 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 cyberangreb, der bliver hyppigere og mere sofistikerede, er AI+ Sikkerhedskurset yderst relevant. Det træner fagfolk til at bruge AI til anomalidetektion, proaktiv trusselsidentifikation og realtids hændelsesrespons—essentielt for at beskytte følsomme data og kritiske systemer. Ved at fusionere AI med cybersikkerhed kan organisationer styrke forsvar, tilpasse sig udviklende risici og opretholde robuste sikkerhedsrammer. Dette kursus sikrer, at fagfolk forbliver i front i det hurtigt skiftende digitale landskab ved at adressere den stigende efterspørgsel efter avancerede cybersikkerhedsløsninger.
Hvorfor denne certificering er vigtig
Opnå en solid teknisk base ved at udforske integrationen af AI og cybersikkerhed gennem Python, maskinlæring og teknikker til afbødning af trusler.
Læringsresultater
Ved afslutningen af dette kursus vil du være i stand til at:
Sikkerhedsprocesautomatisering
Brug AI-teknologier til at optimere rutinemæssige sikkerhedsopgaver—såsom overvågning, logføring og håndtering af hændelser—og øg effektiviteten og præcisionen.
AI-drevet trusselsdetektion & respons
Implementer AI-værktøjer til at identificere, analysere og adressere cybertrusler i realtid
Databeskyttelse & Overholdelse i AI Sikkerhed
Forstå regulatoriske standarder og anvend AI-baserede foranstaltninger for at beskytte følsomme data samtidig med at sikre overholdelse.
Proaktiv forebyggelse af cyberangreb
Udvikl færdigheder inden for prædiktiv analyse og adfærdsanalyse for at opdage anomalier og stoppe cyberangreb, før de sker.
Kursus tidsplan
Introduktion til cybersikkerhed
Lektion 1
- 1.1 Definition og omfang af cybersikkerhed
- 1.2 Centrale begreber inden for cybersikkerhed
- 1.3 CIA-trekanten (Fortrolighed, Integritet, Tilgængelighed)
- 1.4 Rammer og standarder for cybersikkerhed (NIST, ISO/IEC27001)
- 1.5 Love og regulativer inden for cybersikkerhed (f.eks. GDPR, HIPAA)
- 1.6 Betydningen af cybersikkerhed i moderne virksomheder
- 1.7 Karrierer inden for cybersikkerhed
Grundlæggende om operativsystemer
Lektion 2
- 2.1 Kerne OS Funktioner (Hukommelsesstyring, Processtyring)
- 2.2 Brugerkonti og privilegier
- 2.3 Adgangskontrolmekanismer (ACL'er, DAC, MAC)
- 2.4 Operativsystemets sikkerhedsfunktioner og konfigurationer
- 2.5 Hærdning af operativsystemets sikkerhed (Opdatering, deaktivering af unødvendige tjenester)
- 2.6 Sikkerhedsovervejelser ved virtualisering og containerisering
- 2.7 Sikker opstart og sikker fjernadgang
- 2.8 Operativsystemets sårbarheder og afhjælpninger
Netværksgrundlæggende
Lektion 3
- 3.1 Netværkstopologier og protokoller (TCP/IP, OSI-modellen)
- 3.2 Netværksen enheder og deres roller (Routere, Switche, Firewalls)
- 3.3 Netværkssikkerhedsenheder (Firewalls, IDS/IPS)
- 3.4 Netværkssegmentering og zonering
- 3.5 Trådløs netværkssikkerhed (WPA2, åbne WEP-sårbarheder)
- 3.6 VPN-teknologier og anvendelsestilfælde
- 3.7 Network Address Translation (NAT)
- 3.8 Grundlæggende fejlfinding af netværk
Trusler, sårbarheder og udnyttelser
Lektion 4
- 4.1 Typer af trusselsaktører (Script Kiddies, Hacktivister, Nationalstater)
- 4.2 Trusselsjagtmetodologier ved brug af AI
- 4.3 AI-værktøjer til trusselsjagt (SIEM, IDS/IPS)
- 4.4 Open-Source Intelligence (OSINT)-teknikker
- 4.5 Introduktion til sårbarheder
- 4.6 Softwareudviklingslivscyklus (SDLC) og integration af sikkerhed med AI
- 4.7 Zero-Day-angreb og strategier for patchhåndtering
- 4.8 Værktøjer og teknikker til sårbarhedsscanning ved brug af AI
- 4.9 Udnyttelse af sårbarheder (Praktiske laboratorier)
Forståelse af AI og ML
Lektion 5
- 5.1 En introduktion til AI
- 5.2 Typer og anvendelser af AI
- 5.3 Identifikation og afbødning af risici i det virkelige liv
- 5.4 Opbygning af en robust og tilpasningsdygtig sikkerhedsinfrastruktur med AI
- 5.5 Forbedring af digitale forsvar ved hjælp af CSAI
- 5.6 Anvendelse af maskinlæring inden for cybersikkerhed
- 5.7 Beskyttelse af følsomme data og systemer mod forskelligartede cybertrusler
- 5.8 Koncepter for trusselsintelligens og trusselsjagt
Grundlæggende Python-programmering
Lektion 6
- 6.1 Introduktion til Python-programmering
- 6.2 Forståelse af Python-biblioteker
- 6.3 Python programmeringssprog til cybersikkerhedsapplikationer
- 6.4 AI-scripting til automatisering af opgaver inden for cybersikkerhed
- 6.5 Dataanalyse og -manipulation ved brug af Python
- 6.6 Udvikling af sikkerhedsværktøjer med Python
Anvendelser af AI inden for cybersikkerhed
Lektion 7
- 7.1 Forståelse af anvendelsen af maskinlæring inden for cybersikkerhed
- 7.2 Anomali Detektion til Adfærdsanalyse
- 7.3 Dynamisk og proaktivt forsvar ved brug af maskinlæring
- 7.4 Anvendelse af maskinlæring til detektion af trusler i e-mails
- 7.5 Forbedring af phishing-detektion med AI
- 7.6 Selvstændig identifikation og afværgelse af e-mail trusler
- 7.7 Anvendelse af avancerede algoritmer og AI i detektion af malware-trusler
- 7.8 Identifikation, analyse og afbødning af ondsindet software
- 7.9 Forbedring af brugerautentificering med AI-teknikker
- 7.10 Penetrationstest med AI
Hændelsesrespons og katastrofegenopretning
Lektion 8
- 8.1 Incidenthåndteringsproces (Identifikation, Indeslutning, Udryddelse, Genopretning)
- 8.2 Incidentrespons livscyklus
- 8.3 Forberedelse af en hændelsesreaktionsplan
- 8.4 Detektering og analyse af hændelser
- 8.5 Indeslutning, Udryddelse og Genopretning
- 8.6 Aktiviteter efter hændelsen
- 8.7 Digital retsmedicin og indsamling af beviser
- 8.8 Katastrofeberedskabsplanlægning (Backups, Forretningskontinuitet)
- 8.9 Penetrationstest og sårbarhedsvurderinger
- 8.10 Juridiske og regulatoriske overvejelser ved sikkerhedshændelser
Open Source Sikkerhedsværktøjer
Lektion 9
- 9.1 Introduktion til open-source sikkerhedsværktøjer
- 9.2 Populære open source sikkerhedsværktøjer
- 9.3 Fordele og udfordringer ved brug af open-source værktøjer
- 9.4 Implementering af open source-løsninger i organisationer
- 9.5 Fællesskabsstøtte og ressourcer
- 9.6 Netværkssikkerhedsscanning og sårbarhedsdetektion
- 9.7 Sikkerhedsinformation og hændelsesstyringsværktøjer (SIEM) (Open-Source muligheder)
- 9.8 Open-Source pakkefiltrerings-firewalls
- 9.9 Værktøjer til hashning og cracking af adgangskoder (Etisk brug)
- 9.10 Open-Source Værktøjer til Digital Forensik
Sikring af fremtiden
Lektion 10
- 10.1 Nye cybersikkerhedstrusler og tendenser
- 10.2 Kunstig intelligens og maskinlæring inden for cybersikkerhed
- 10.3 Blockchain til sikkerhed
- 10.4 Internet of Things (IoT) Sikkerhed
- 10.5 Cloudsikkerhed
- 10.6 Kvantecomputing og dets indvirkning på sikkerhed
- 10.7 Cybersikkerhed i kritisk infrastruktur
- 10.8 Kryptografi og sikker hashing
- 10.9 Bevidsthed om cybersikkerhed og træning for brugere
- 10.10 Kontinuerlig overvågning og forbedring af sikkerhed
Afsluttende projekt
Lektion 11
- 11.1 Indledning
- 11.2 Anvendelsestilfælde: AI inden for cybersikkerhed
- 11.3 Præsentation af resultater
AI-agenter til sikkerhedsniveau 1
Valgfrit modul
- 1. Forståelse af AI-agenter
- 2. Hvad er AI-agenter
- 3. Nøglekompetencer hos AI-agenter inden for cybersikkerhed
- 4. Applikationer og tendenser for AI-agenter inden for cybersikkerhed
- 5. Hvordan fungerer en AI-agent
- 6. Kerneegenskaber ved AI-agenter
- 7. Typer af AI-agenter
Industrivækst
Stigende efterspørgsel efter AI-sikkerhedseksperter
- Det globale AI-sikkerhedsmarked forventes at nå 38 milliarder dollars inden 2028, idet organisationer i stigende grad tager AI-drevne sikkerhedsløsninger i brug.
- Forskning viser en 300% stigning i cyberangreb, hvilket understreger vigtigheden af AI-sikkerhedsekspertise for virksomheder.
- Vigtige vækstområder inkluderer AI-baseret trusselsdetektion, sikker AI-styring, reduktion af cyberrisiko og AI-drevet overholdelse af regler.
- Med efterspørgslen efter AI-sikkerhedsspecialister i kraftig stigning, er denne certificering en afgørende kvalifikation for fagfolk inden for IT, cybersikkerhed og risikostyring.
Hvem bør tilmelde sig dette program?
Cybersikkerhedsprofessionelle & analytikere
Penetrationstestere & trusselsjægere
Sikkerhedskonsulenter
Incidentrespondenter
Sikkerhedsingeniører
Overholdelsesrevisorer
Netværkssikkerhedsadministratorer
IT-professionelle & systemadministratorer
Forretningsledere & beslutningstagere
Softwareudviklere
Flere detaljer
Forudsætninger
- Grundlæggende Python-kompetencer: Kendskab til løkker, funktioner og variabler.
- Grundlæggende om cybersikkerhed: Forståelse af CIA-trekanten og almindelige trusler som malware og phishing.
- Introduktion til Machine Learning bevidsthed: Bekendtskab med centrale ML-koncepter (valgfrit).
- Netværksgrundlag: Forståelse af IP-adressering og TCP/IP-protokoller.
- Linux/kommandolinjeekspertise: Evne til at arbejde effektivt i CLI-miljøet.
- Der kræves ingen formelle forudsætninger—certificeringen gives udelukkende på baggrund af eksamensresultater.
Eksamensdetaljer
- Varighed: 90 minutter
- Bestået: 70% (35/50)
- Format: 50 multiple-choice/flersvarsspørgsmål
- Leveringsmetode: Online via platform for overvåget eksamen (fleksibel tidsplanlægning)
- Sprog: Dansk
Licensgivning og akkreditering
Dette kursus udbydes af AVC i henhold til Partner Program-aftalen og overholder kravene i licensaftalen.
Egenkapitalpolitik
AVC stiller ikke indkvartering til rådighed på grund af en handicap eller medicinsk tilstand hos nogen studerende. Kandidater opfordres til at kontakte AVC for vejledning og støtte gennem hele tilpasningsprocessen.
Ofte stillede spørgsmål
Har du brug for virksomhedsløsninger eller LMS-integration?
Fandt du ikke kurset eller programmet, der ville være til gavn for din virksomhed? Har du brug for LMS-integration? Skriv til os, vi løser alt!