AI+ Security Level 2™ - eLearning (examen inclus)
448,00 EUR
- 40 hours
Défendez et protégez avec des solutions IA intelligentes Améliorez votre expertise en sécurité grâce au pack de cours et d'examen AI+ Security Level 2™. Maîtrisez les tactiques de sécurité essentielles alimentées par l'IA pour protéger et sécuriser les technologies émergentes.
Caractéristiques principales
Langue
Cours et matériel en anglais
Niveau
Niveau intermédiaire (Catégorie : IA+ Technique)
Accès à la plateforme pendant 1 an
et un laboratoire pratique virtuel inclus
40 heures de cours vidéo et multimédia
Recommandation de 50 heures de temps d'étude
Matériel
Vidéo, matériel PDF, livre audio, podcasts, quiz et évaluations.
Examen
Examen surveillé en ligne avec une seconde tentative gratuite
Certificat
Certificat de fin de formation inclus. Valable 1 an
Outils que vous maîtriserez
CrowdStrike, Flair.ai, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
À propos du cours
La certification AI+ Security Level 2 offre une exploration approfondie de l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans la cybersécurité. Commencez par la programmation Python de base, elle présente les concepts fondamentaux de l'IA et développe les compétences nécessaires pour identifier et contrer les menaces cybernétiques à l'aide de l'apprentissage automatique. Le programme évolue vers des sujets spécialisés tels que l'authentification alimentée par l'IA et les réseaux antagonistes génératifs (GANs) pour simuler des attaques et renforcer les défenses.
À travers des scénarios du monde réel, des exercices pratiques et un projet de synthèse, les participants appliquent des solutions d'IA à des défis concrets de cybersécurité. Couvrant des concepts essentiels tels que l'apprentissage automatique (ML), l'apprentissage profond (DL) et le traitement du langage naturel (NLP), le programme prépare les professionnels à protéger efficacement les actifs numériques contre les risques cybernétiques en évolution.
Pourquoi cette certification est importante
Acquérez une compréhension approfondie de la manière dont l'IA améliore la cybersécurité, vous permettant de contrer les menaces numériques modernes plus efficacement.
Résultats d'apprentissage
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
Détection de menaces assistée par IA
Appliquez des algorithmes d'IA pour détecter et répondre aux menaces cyber telles que le hameçonnage, les logiciels malveillants et les activités réseau inhabituelles.
Authentification des utilisateurs de nouvelle génération
Utilisez des méthodes d'IA avancées pour renforcer la vérification de l'identité et prévenir l'accès non autorisé.
Apprentissage automatique pour la cybersécurité
Exploitez les techniques de ML pour traiter les données, prévoir les attaques potentielles et fournir des réponses précises aux menaces.
Tests d'intrusion assistés par IA
Utilisez des outils d'IA pour rationaliser les tests d'intrusion et découvrir les vulnérabilités des systèmes plus efficacement que les approches traditionnelles.
Calendrier du cours
Introduction à l'intelligence artificielle (IA) et à la cybersécurité
Leçon 1
- 1.1 Comprendre l'intelligence artificielle en cybersécurité (CSAI)
- 1.2 Une introduction à l'IA et ses applications dans la cybersécurité
- 1.3 Vue d'ensemble des fondamentaux de la cybersécurité
- 1.4 Identification et atténuation des risques dans la vie réelle
- 1.5 Construction d'une infrastructure de sécurité résiliente et adaptative
- 1.6 Renforcement des défenses numériques à l'aide de l'ACIA
Programmation Python pour les professionnels de l'IA et de la cybersécurité
Leçon 2
- 2.1 Langage de programmation Python et son importance dans la cybersécurité
- 2.2 Langage de programmation Python et applications en cybersécurité
- 2.3 Scripting IA pour l'automatisation des tâches de cybersécurité
- 2.4 Analyse et manipulation des données en utilisant Python
- 2.5 Développement d'outils de sécurité avec Python
Application de l'apprentissage automatique dans la cybersécurité
Leçon 3
- 3.1 Comprendre l'application de l'apprentissage automatique dans la cybersécurité
- 3.2 Détection d'anomalies à l'analyse du comportement
- 3.3 Défense dynamique et proactive utilisant l'apprentissage automatique
- 3.4 Protection des données sensibles et des systèmes contre diverses menaces cybernétiques
Détection des menaces par courriel avec l'IA
Leçon 4
- 4.1 Utilisation de l'apprentissage automatique pour la détection des menaces par courriel
- 4.2 Analyse des modèles et signalement du contenu malveillant
- 4.3 Amélioration de la détection du phishing avec l'IA
- 4.4 Identification autonome et neutralisation des menaces par courriel
- 4.5 Outils et technologie pour la mise en œuvre de l'IA dans la sécurité des e-mails
Algorithme IA pour la détection des menaces de logiciels malveillants
Leçon 5
- 5.1 Introduction à l'algorithme d'IA pour la détection des menaces par logiciels malveillants
- 5.2 Utilisation d'algorithmes avancés et d'IA dans la détection des menaces de logiciels malveillants
- 5.3 Identification, analyse et atténuation des logiciels malveillants
- 5.4 Protection des systèmes, réseaux et données en temps réel
- 5.5 Renforcement des mesures de cybersécurité contre les menaces de logiciels malveillants
- 5.6 Outils et Technologie : Python, Outils d'analyse de logiciels malveillants
Détection d'anomalie réseau à l'aide de l'IA
Leçon 6
- 6.1 Utilisation de l'apprentissage automatique pour identifier les motifs inhabituels dans le trafic réseau
- 6.2 Amélioration de la cybersécurité et renforcement des défenses réseau avec des techniques d'IA
- 6.3 Mise en œuvre des techniques de détection d'anomalies réseau
Sécurité de l'authentification utilisateur avec l'IA
Leçon 7
- 7.1 Introduction
- 7.2 Amélioration de l'authentification des utilisateurs avec des techniques d'IA
- 7.3 Présentation de la reconnaissance biométrique, de la détection des anomalies et de l'analyse comportementale
- 7.4 Fournir une défense robuste contre l'accès non autorisé
- 7.5 Garantir une expérience utilisateur fluide et sécurisée
- 7.6 Outils et Technologie : Plateformes d'Authentification basées sur l'IA
- 7.7 Conclusion
Réseau antagoniste génératif (GAN) pour la cybersécurité
Leçon 8
- 8.1 Introduction aux réseaux antagonistes génératifs (GANs) en cybersécurité
- 8.2 Création de menaces simulées réalistes pour renforcer les systèmes
- 8.3 Détection des vulnérabilités et affinement des mesures de sécurité à l'aide des GANs
- 8.4 Outils et Technologie : Python et les cadres de travail GAN
Test d'intrusion avec intelligence artificielle
Leçon 9
- 9.1 Amélioration de l'efficacité dans l'identification des vulnérabilités en utilisant l'IA
- 9.2 Automatisation de la détection des menaces et adaptation aux modèles d'attaque évolutifs
- 9.3 Renforcement des organisations contre les menaces cybernétiques grâce aux tests de pénétration pilotés par l'IA
- 9.4 Outils et Technologie : Outils de tests d'intrusion, Scanners de vulnérabilités basés sur l'IA
Projet de fin d'études
Leçon 10
- 10.1 Introduction
- 10.2 Cas d'utilisation : L'IA dans la cybersécurité
- 10.3 Présentation des résultats
Agents IA pour la sécurité de niveau 2
Module optionnel
- 1. Quels sont les agents IA
- 2. Capacités clés des agents IA dans la cybersécurité avancée
- 3. Applications et tendances pour les agents IA dans la cybersécurité avancée
- 4. Comment fonctionne un agent IA
- 5. Caractéristiques principales des agents IA
- 6. Types d'agents IA
Croissance industrielle
Augmentation de la demande pour les professionnels de la sécurité IA
- Alors que les cyberattaques alimentées par l'IA augmentent, les organisations recherchent des professionnels de la sécurité IA qualifiés capables de contrer les menaces avancées.
- Les recherches montrent que 82 % des entreprises considèrent désormais la sécurité de l'IA comme un élément clé de leurs plans de gestion des risques.
- Les domaines clés de croissance incluent la défense contre l'IA adversaire, la gestion des risques liés à l'IA, la détection des menaces pilotée par l'IA, et la gouvernance sécurisée de l'IA.
- L'expertise en sécurité de l'IA est très recherchée dans des secteurs tels que la finance, le gouvernement, la santé et la technologie mondiale, ce qui en fait un parcours professionnel gratifiant et à fort potentiel.
Qui devrait s'inscrire à ce programme ?
Professionnels et analystes en cybersécurité
Testeurs d'intrusion & Chasseurs de menaces
Consultants en sécurité
Intervenants en cas d'incident
Ingénieurs de sécurité
Auditeurs de conformité
Administrateurs de la sécurité réseau
Professionnels de l'informatique & Administrateurs systèmes
Dirigeants d'entreprise & Décideurs
Développeurs de logiciels
Plus de détails
Prérequis
- Il est recommandé mais pas obligatoire de compléter le Niveau 1™ de Sécurité AI+.
- Connaissances de base en Python, y compris les variables, les boucles et les fonctions.
- Compréhension de la triade CIA, des concepts fondamentaux de cybersécurité et des menaces courantes telles que les logiciels malveillants.
- Connaissance générale des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique (aucune expertise technique nécessaire).
- Connaissance des bases du réseau, y compris l'adressage IP et les protocoles TCP/IP.
- Compétences de base en Linux/ligne de commande pour naviguer et utiliser des outils de sécurité.
- Intérêt pour l'utilisation de l'IA dans les applications de cybersécurité en temps réel.
- Aucun prérequis formel—la certification est attribuée uniquement sur la base des résultats de l'examen.
Détails de l'examen
- Durée : 90 minutes
- Admis : 70 % (35/50)
- Format : 50 questions à choix multiples/réponses multiples
- Méthode de livraison : En ligne via une plateforme d'examen surveillé (horaire flexible)
- Langue : Français
Licence et accréditation
Ce cours est proposé par AVC conformément à l'Accord du Programme Partenaire et respecte les exigences de l'Accord de Licence.
Politique d'équité
AVC ne fournit pas d'aménagements en raison d'un handicap ou d'une condition médicale des étudiants. Les candidats sont encouragés à contacter AVC pour obtenir des conseils et un soutien tout au long du processus d'accommodement.
Questions Fréquemment Posées
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