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

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

3.500,00 DKK

  • 40 hours
eLearning

Forsvar og beskyt med intelligente AI-løsninger Forbedr din sikkerhedsekspertise gennem AI+ Security Level 2™ kursus- og eksamenspakken. Mestr nøgle AI-drevne sikkerhedstaktikker for at beskytte og sikre fremvoksende teknologier.

Vigtige funktioner

Sprog

Kursus og materiale på engelsk

Niveau

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, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Hero

Om kurset

The AI+ Security Level 2 Certification provides an in-depth exploration of how Artificial Intelligence (AI) integrates with cybersecurity. Starting with foundational Python programming, it introduces core AI concepts and builds the skills needed to identify and counter cyber threats using Machine Learning. The curriculum advances to specialized topics like AI-powered authentication and Generative Adversarial Networks (GANs) for simulating attacks and strengthening defenses.

Gennem virkelige scenarier, praktiske øvelser og et afsluttende projekt anvender deltagerne AI-løsninger på praktiske cybersikkerhedsudfordringer. Programmet dækker essentielle koncepter som maskinlæring (ML), dyb læring (DL) og naturlig sprogforståelse (NLP) og udstyrer professionelle til effektivt at beskytte digitale aktiver mod udviklende cybertrusler.


Hvorfor denne certificering er vigtig

Opnå en dyb forståelse af, hvordan AI forbedrer cybersikkerhed, så du kan håndtere moderne digitale trusler mere effektivt.

AI-sikkerhed

Læringsresultater

Ved afslutningen af dette kursus vil du være i stand til at:

AI-drevet trusselsdetektion

Anvend AI-algoritmer til at opdage og reagere på cybertrusler såsom phishing, malware og usædvanlig netværksaktivitet.

Næste generations brugergodkendelse

Brug avancerede AI-metoder til at styrke identitetsbekræftelse og forhindre uautoriseret adgang.

Maskinlæring til cybersikkerhed

Anvend ML-teknikker til at behandle data, forudsige potentielle angreb og levere præcise trusselsreaktioner.

AI-assisteret penetrationstestning

Brug AI-værktøjer til at strømline penetrationstest og afdække systemets sårbarheder mere effektivt end traditionelle metoder.

Kursus tidsplan

Hero

  1. Introduktion til kunstig intelligens (AI) og cybersikkerhed

    Lektion 1

    • 1.1 Forståelse af kunstig intelligens inden for cybersikkerhed (CSAI)
    • 1.2 En introduktion til AI og dets anvendelser inden for cybersikkerhed
    • 1.3 Oversigt over grundlæggende cybersikkerhed
    • 1.4 Identifikation og afbødning af risici i det virkelige liv
    • 1.5 Opbygning af en robust og tilpasningsdygtig sikkerhedsinfrastruktur
    • 1.6 Forbedring af digitale forsvarsmekanismer ved hjælp af CSAI

  2. Python-programmering for AI- og cybersikkerhedseksperter

    Lektion 2

    • 2.1 Python-programmeringssprog og dets relevans inden for cybersikkerhed
    • 2.2 Python programmeringssprog og anvendelser inden for cybersikkerhed
    • 2.3 AI-scripting til automatisering af opgaver inden for cybersikkerhed
    • 2.4 Dataanalyse og -manipulation ved brug af Python
    • 2.5 Udvikling af sikkerhedsværktøjer med Python

  3. Anvendelse af maskinlæring inden for cybersikkerhed

    Lektion 3

    • 3.1 Forståelse af anvendelsen af maskinlæring inden for cybersikkerhed
    • 3.2 Anomali Detektion til Adfærdsanalyse
    • 3.3 Dynamisk og proaktivt forsvar ved brug af maskinlæring
    • 3.4 Beskyttelse af følsomme data og systemer mod forskelligartede cybertrusler

  4. Detektion af e-mail trusler med AI

    Lektion 4

    • 4.1 Anvendelse af maskinlæring til detektion af trusler i e-mails
    • 4.2 Analysering af mønstre og markering af skadeligt indhold
    • 4.3 Forbedring af phishing-detektion med AI
    • 4.4 Selvstændig identifikation og afværgelse af e-mail trusler
    • 4.5 Værktøjer og teknologi til implementering af AI i e-mailsikkerhed

  5. AI-algoritme til detektion af malwaretrusler

    Lektion 5

    • 5.1 Introduktion til AI-algoritme for trusselsdetektion af malware
    • 5.2 Anvendelse af avancerede algoritmer og AI i detektion af malware-trusler
    • 5.3 Identifikation, analyse og afhjælpning af ondsindet software
    • 5.4 Beskyttelse af systemer, netværk og data i realtid
    • 5.5 Styrkelse af cybersikkerhedsforanstaltninger mod malwaretrusler
    • 5.6 Værktøjer og teknologi: Python, værktøjer til malwareanalyse

  6. Netværksanomali-detektion ved brug af AI

    Lektion 6

    • 6.1 Anvendelse af maskinlæring til at identificere usædvanlige mønstre i netværkstrafik
    • 6.2 Forbedring af cybersikkerhed og styrkelse af netværksforsvar med AI-teknikker
    • 6.3 Implementering af teknikker til detektion af netværksanomalier


  7. Brugerautentificeringssikkerhed med AI

    Lektion 7

    • 7.1 Indledning
    • 7.2 Forbedring af brugerautentificering med AI-teknikker
    • 7.3 Introduktion til biometrisk genkendelse, anomalidetektion og adfærdsanalyse
    • 7.4 At yde en robust forsvar mod uautoriseret adgang
    • 7.5 Sikring af en problemfri, men sikker brugeroplevelse
    • 7.6 Værktøjer og teknologi: AI-baserede autentificeringsplatforme
    • 7.7 Konklusion

  8. Generative Adversarial Network (GAN) til cybersikkerhed

    Lektion 8

    • 8.1 Introduktion til generative modstandernetværk (GANs) inden for cybersikkerhed
    • 8.2 Oprettelse af realistiske simulerede trusler for at styrke systemer
    • 8.3 Detektering af sårbarheder og forfining af sikkerhedsforanstaltninger ved brug af GAN'er
    • 8.4 Værktøjer og teknologi: Python og GAN-frameworks

  9. Penetrationstest med kunstig intelligens

    Lektion 9

    • 9.1 Forbedring af effektiviteten ved identifikation af sårbarheder ved brug af AI
    • 9.2 Automatisering af trusselsdetektion og tilpasning til udviklende angrebsmønstre
    • 9.3 Styrkelse af organisationer mod cybertrusler ved brug af AI-drevet penetrationstestning
    • 9.4 Værktøjer og teknologi: Værktøjer til penetrationstest, AI-baserede sårbarhedsscannere

  10. Afsluttende projekt

    Lektion 10

    • 10.1 Indledning
    • 10.2 Anvendelsestilfælde: AI inden for cybersikkerhed
    • 10.3 Resultatpræsentation

  11. AI-agenter til sikkerhedsniveau 2

    Valgfrit modul

    • 1. Hvad er AI-agenter
    • 2. Nøglekompetencer hos AI-agenter inden for avanceret cybersikkerhed
    • 3. Applikationer og tendenser for AI-agenter inden for avanceret cybersikkerhed
    • 4. Hvordan fungerer en AI-agent
    • 5. Kerneegenskaber ved AI-agenter
    • 6. Typer af AI-agenter

Industrivækst

Stigende efterspørgsel efter AI-sikkerhedseksperter

  • I takt med at AI-drevne cyberangreb stiger, søger organisationer dygtige AI-sikkerhedseksperter, der er i stand til at modgå avancerede trusler.
  • Forskning viser, at 82% af virksomhederne nu betragter AI-sikkerhed som en væsentlig del af deres risikostyringsplaner.
  • Vigtige vækstområder inkluderer defensiv AI mod fjendtlige angreb, risikostyring inden for AI, trusselsdetektion drevet af AI og sikker styring af AI.
  • Ekspertise inden for AI-sikkerhed er meget eftertragtet i sektorer som finans, regering, sundhedsvæsen og global teknologi, hvilket gør det til en givende og lovende karrierevej.
AI-sikkerhed

Hvem bør tilmelde sig dette program?

Cybersikkerhedsprofessionelle & analytikere

Penetrationstestere & trusselsjægere

Sikkerhedskonsulenter

Incidentrespondenter

Sikkerhedsingeniører

Overholdelsesrevisorer

Netværkssikkerhedsadministratorer

IT-professionelle & systemadministratorer

Forretningsledere & beslutningstagere

Softwareudviklere

Start kursus nu

Flere detaljer

Forudsætninger

  • Det anbefales, men er ikke nødvendigt, at have gennemført AI+ Security Level 1™.
  • Grundlæggende kendskab til Python, herunder variabler, løkker og funktioner.
  • Forståelse af CIA-trekanten, grundlæggende cybersikkerhedskoncepter og almindelige trusler såsom malware.
  • Generel bevidsthed om grundlæggende maskinlæring (ingen teknisk ekspertise nødvendig).
  • Kendskab til grundlæggende netværk, herunder IP-adressering og TCP/IP-protokoller.
  • Grundlæggende Linux/kommandolinjefærdigheder til navigation og brug af sikkerhedsværktøjer.
  • Interesse i at udnytte AI til realtids cybersikkerhedsapplikationer.
  • Ingen formelle forudsætninger—certificeringen gives udelukkende baseret på eksamensresultater.

Eksamensdetaljer

  • Varighed: 90 minutter
  • Bestået: 70% (35/50)
  • Format: 50 multiple-choice/fler-svar spørgsmål
  • Leveringsmetode: Online via platform for overvåget eksamen (fleksibel tidsplanlægning)
  • Sprog: Engelsk

Licensgivning og akkreditering

Dette kursus udbydes af AVC i henhold til Partner Program-aftalen og overholder kravene i licensaftalen.

Egenkapitalpolitik

AVC yder ikke indkvartering 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!