AI+ Security Level 3™ - eLearning (examen inclus)
448,00 EUR
- 40 hours
Menez la prochaine ère de la cybersécurité avec des innovations alimentées par l'IA Cette certification offre une plongée approfondie dans la manière dont l'Intelligence Artificielle (IA) et l'Apprentissage Automatique (AA) transforment la cybersécurité. Vous apprendrez à exploiter l'IA pour la détection avancée des menaces, la conformité réglementaire et la gestion des risques à travers les réseaux, les points de terminaison, l'IoT et les environnements cloud.
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 & 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 deuxième tentative gratuite
Certificat
Certificat de réussite inclus. Valide pendant 1 an
Outils que vous maîtriserez
Splunk User Behavior Analytics (UBA), Microsoft Defender pour Endpoint, Microsoft Azure AD Accès Conditionnel, Boîte à Outils de Robustesse Adversaire (ART)
À propos du cours
Le programme se concentre sur la mise en œuvre pratique à travers des études de cas, des ateliers et des scénarios réels, vous offrant une expérience pratique pour vous défendre contre les menaces émergentes, les attaques adverses et les exigences de conformité changeantes. Un projet de fin d'études vous permettra d'appliquer votre expertise à un véritable défi de cybersécurité, vous préparant à concevoir et déployer efficacement des solutions de sécurité alimentées par l'IA.
Résultats d'apprentissage
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
Tirer parti de l'apprentissage profond pour la cyberdéfense
Développez des compétences dans l'application de modèles d'apprentissage profond à des tâches avancées de cybersécurité telles que la détection de logiciels malveillants, la prévention du hameçonnage et l'analyse prédictive des menaces.
Sécurité des conteneurs et du cloud pilotée par IA
Découvrez comment l'IA améliore la sécurité pour les infrastructures cloud et les environnements conteneurisés, en mettant l'accent sur la scalabilité, l'automatisation et la réponse proactive aux menaces.
Gestion des identités et des accès améliorée par l'IA
Appliquez l'IA pour optimiser la vérification de l'identité, renforcer les contrôles d'accès et sécuriser les mécanismes d'authentification.
Sécurité IoT alimentée par IA
Découvrez des stratégies d'IA pour faire face aux risques de sécurité spécifiques à l'IoT, y compris l'identification des appareils compromis et la protection des canaux de communication.
Calendrier du cours
Fondements de l'IA et de l'apprentissage automatique pour l'ingénierie de la sécurité
Leçon 1
- 1.1 Concepts fondamentaux de l'IA et du ML pour la sécurité
- 1.2 Cas d'utilisation de l'IA dans la cybersécurité
- 1.3 Ingénierie des pipelines IA pour la sécurité
- 1.4 Défis de l'application de l'IA à la sécurité
Apprentissage automatique pour la détection et la réponse aux menaces
Leçon 2
- 2.1 Extraction de caractéristiques d'ingénierie pour les jeux de données de cybersécurité
- 2.2 Apprentissage supervisé pour la classification des menaces
- 2.3 Apprentissage non supervisé pour la détection d'anomalies
- 2.4 Ingénierie des systèmes de détection des menaces en temps réel
Apprentissage profond pour les applications de sécurité
Leçon 3
- 3.1 Réseaux de neurones convolutionnels (CNN) pour la détection de menaces
- 3.2 Réseaux de neurones récurrents (RNN) et LSTMs pour la sécurité
- 3.3 Autoencodeurs pour la détection d'anomalies
- 3.4 Apprentissage profond adversarial en sécurité
IA adversaire dans la sécurité
Leçon 4
- 4.1 Introduction aux attaques IA adverses
- 4.2 Mécanismes de défense contre les attaques adverses
- 4.3 Tests adverses et équipes rouges pour les systèmes d'IA
- 4.4 Ingénierie de systèmes IA robustes face à l'IA adversaire
L'IA dans la sécurité des réseaux
Leçon 5
- 5.1 Systèmes de détection d'intrusion alimentés par l'IA
- 5.2 IA pour la détection de déni de service distribué (DDoS)
- 5.3 Détection d'anomalies de réseau basée sur l'IA
- 5.4 Ingénierie des architectures réseau sécurisées avec l'IA
L'IA dans la sécurité des points de terminaison
Leçon 6
- 6.1 IA pour la détection et la classification de logiciels malveillants
- 6.2 IA pour la détection et la réponse aux incidents sur les terminaux (EDR)
- 6.3 Chasse aux menaces pilotée par l'IA
- 6.4 Mise en œuvre de modèles d'IA légers pour les appareils à ressources limitées
Ingénierie des systèmes IA sécurisés
Leçon 7
- 7.1 Conception d'architectures IA sécurisées
- 7.2 Cryptographie dans l'IA pour la sécurité
- 7.3 Garantir l'explicabilité et la transparence des modèles en matière de sécurité
- 7.4 Optimisation des performances des systèmes de sécurité IA
IA pour la sécurité du Cloud et des conteneurs
Leçon 8
- 8.1 IA pour la sécurisation des environnements cloud
- 8.2 Sécurité des conteneurs pilotée par l'IA
- 8.3 IA pour la sécurisation des architectures sans serveur
- 8.4 IA et DevSecOps
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
L'IA dans la gestion des identités et des accès (IAM)
Leçon 10
- 10.1 IA pour l'analyse du comportement utilisateur dans la GIA
- 10.2 IA pour l'authentification multi-facteurs (MFA)
- 10.3 IA pour une architecture Zero Trust
- 10.4 IA pour le Contrôle d'Accès Basé sur les Rôles (RBAC)
IA pour la sécurité physique et des objets connectés
Leçon 11
- 11.1 IA pour la sécurisation des villes intelligentes
- 11.2 IA pour la sécurité de l'IoT industriel
- 11.3 IA pour la sécurité des véhicules autonomes
- 11.4 IA pour la sécurisation des maisons intelligentes et de l'IoT grand public
Projet de fin d'études - Ingénierie des systèmes de sécurité IA
Leçon 12
- 12.1 Définition du problème du projet de fin d'études
- 12.2 Ingénierie de la solution IA
- 12.3 Déploiement et surveillance du système IA
- 12.4 Présentation finale du projet de synthèse et évaluation
Agents IA pour la sécurité niveau 3
Module optionnel
- 1. Comprendre les agents IA
- 2. Études de cas
- 3. Pratique pratique avec des agents IA
Croissance industrielle
Augmentation de la demande pour les professionnels de la sécurité IA
- Les menaces cybernétiques alimentées par l'IA évoluent rapidement, ce qui stimule la demande pour des professionnels qualifiés dans la neutralisation des attaques avancées et des vulnérabilités.
- 84 % des professionnels de la cybersécurité sont d'accord pour dire que l'IA améliore leur capacité à combattre les menaces informatiques.
- Zones de forte croissance : Renseignement sur les menaces alimenté par l'IA, Défense prédictive contre les cyberattaques, Apprentissage profond pour la sécurité, Cadres de sécurité IA de confiance zéro
- Le marché mondial de la sécurité IA est projeté à atteindre 133 milliards de dollars d'ici 2030, ce qui en fait un choix de carrière de premier plan pour ceux qui recherchent des rôles à fort impact dans la cybersécurité.
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 en 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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