Nivel de seguridad AI+ 3TM
AT-2103
Master the Future of Cybersecurity with AI-Driven SolutionsEl curso AI+ Security Level 3TM ofrece una exploración integral de la intersección entre IA y ciberseguridad, centrándose en temas avanzados críticos para la ingeniería de seguridad moderna. Abarca conceptos fundamentales en IA y aprendizaje automático para la seguridad, profundizando en áreas como detección de amenazas, mecanismos de respuesta y el uso de aprendizaje profundo para aplicaciones de seguridad. El curso aborda los retos de la seguridad adversarial AI, la red y el punto final, y la ingeniería segura del sistema AI, junto con temas emergentes como AI para la nube, seguridad de contenedores y integración de blockchain. Los temas clave también incluyen IA en gestión de identidad y acceso (IAM), seguridad IoT y sistemas de seguridad física, culminando en un proyecto práctico de piedra angular que se encarga a los estudiantes de diseñar e ingeniería soluciones de seguridad impulsadas por IA.
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Prerrequisitos
- Finalización del nivel de seguridad IA+ 1TM y 2TM
- Python Intermediate/Advanced Programación: Competencia o experto en Python, incluyendo marcos de aprendizaje profundo (TensorFlow, PyTorch).
- Conocimientos intermedios de aprendizaje automático: Competencia en la comprensión del aprendizaje profundo, la IA adversaria y el entrenamiento modelo.
- Conocimiento avanzado de ciberseguridad: Competencia en detección de amenazas, respuesta a incidentes y seguridad de red/puntos finales.
- AI en Ingeniería de Seguridad: Conocimiento del papel de AI en la gestión de identidad y acceso (IAM), seguridad de IoT y seguridad física.
- Cloud and Container Expertise: Understanding of cloud security, containerization, and blockchain technologies.
- Linux/CLI Mastery: habilidades avanzadas de línea de comandos y experiencia con herramientas de seguridad en entornos Linux
- No hay requisitos obligatorios para la certificación. La certificación se basa únicamente en el rendimiento del examen. Sin embargo, los candidatos pueden optar por prepararse a través de la formación autónoma o opcional ofrecida por AI CERTS Authorized Training Partners (ATPs).
Políticas de examen " integridad "
Antes de su examen, debe aceptar los CERT AI® Acuerdo de Candidato. Garantiza la imparcialidad, transparencia y certificación imparcial para todos los candidatos.
Ver Manual del candidatoPor favor reviselo con antelación para entender nuestros estándares de examen y sus responsabilidades.
Módulos
12
Examen
1
50 MCQs
90 minutos
Resultado de paso
70% (35/50)
Recertification requirements
AI CERTs requiere recertificación cada año para mantener su certificación válida. Las notificaciones se enviarán tres meses antes de la fecha prevista, y los candidatos deben seguir los pasos del manual del candidato para completar el proceso.
¿Necesita ayuda? Si tiene alguna pregunta o necesita ayuda con recertificación, por favor contacte con nuestro equipo de apoyo en support@aicerts.ai
Módulos de certificación
- 1.1 Conceptos básicos de IA y ML para la seguridad
- 1.2 Casos de uso de AI en ciberseguridad
- 1.3 Ingeniería AI Pipelines for Security
- 1.4 Desafíos en la aplicación de la IA a la seguridad
- 2.1 Extracción de las características de ingeniería para los datasets de seguridad cibernética
- 2.2 Aprendizaje supervisado para clasificación de amenazas
- 2.3 Aprendizaje no supervisado para detección de anomalías
- 2.4 Sistemas de detección de amenazas en tiempo real
- 3.1 Redes neuronales revolucionarias (CNN) para la detección de amenazas
- 3.2 Redes Neurales Recurrentes (RNNs) y LSTMs for Security
- 3.3 Autoencoders for Anomaly Detection
- 3.4 Aprendizaje profundo adversario en materia de seguridad
- 4.1 Introducción a los ataques de inteligencia artificial
- 4.2 Mecanismos de defensa contra ataques adversarios
- 4.3 Pruebas adversariales y equipo rojo para sistemas AI
- 4.4 Ingeniería Robust AI Systems Against Adversarial AI
- 5.1 Sistemas de detección de intrusiones potenciados por AI
- 5.2 AI para Denegación Distribuida de Servicio (DDoS)
- 5.3 Detección de anomalías de la red basada en AI
- 5.4 Ingeniería Arquitecturas de red seguras con AI
- 6.1 AI para detección y clasificación de malware
- 6.2 AI para detección y respuesta de puntos finales
- 6.3 Caza de amenazas impulsadas por AI
- 6.4 Implementing Lightweight AI Models for Resource-Constrained Devices
- 7.1 Designing Secure AI Architectures
- 7.2 Criptografía en AI para la Seguridad
- 7.3 Asegurar la Explicabilidad y Transparencia Modelo en Seguridad
- 7.4 Optimización del rendimiento de los sistemas de seguridad de AI
- 8.1 AI para asegurar entornos en la nube
- 8.2 Seguridad de los contenedores transportados por AI
- 8.3 AI para asegurar arquitecturas sin servidores
- 8.4 AI y DevSecOps
- 9.1 Fundamentos de Blockchain e Integración AI
- 9.2 AI para detección de fraudes en Blockchain
- 9.3 Smart Contracts and AI Security
- 9.4 Algoritmos de consenso mejorados por AI
- 10.1 AI para análisis de comportamiento de usuario en IAM
- 10.2 AI para la autenticación multifactor (MFA)
- 10.3 AI para la arquitectura Zero-Trust
- 10.4 AI para el control de acceso basado en roles (RBAC)
- 11.1 AI para asegurar ciudades inteligentes
- 11.2 AI para la Seguridad Industrial del IoT
- 11.3 AI para seguridad de vehículos autónomos
- 11.4 AI para asegurar casas inteligentes e IoT de consumo
- 12.1 Definir el problema del proyecto Capstone
- 12.2 Ingeniería de la solución AI
- 12.3 Despliegue y vigilancia del sistema de inteligencia artificial
- 12.4 Presentación y evaluación final de Capstone
- 1. Comprender a los agentes de inteligencia artificial
- 2. Estudios de casos
- 3. Hands-On Practice with AI Agents
Herramientas
Splunk User Behavior Analytics (UBA)
Microsoft Defender for Endpoint
Microsoft Azure AD Acceso condicional
Herramientas de Robustness Adversarial (ART)
Objetivos de examen
Apply Deep Learning for Cyber Defense
Adquirir experiencia en el uso de algoritmos de aprendizaje profundo para aplicaciones avanzadas como análisis de malware, detección de phishing y modelado de amenazas predictivas.
Integrar la IA con la Seguridad de Cloud y Container
Entender el uso de la IA para asegurar plataformas basadas en la nube y aplicaciones containerizzate, centrándose en la escalabilidad y automatización en la mitigación de amenazas.
Mejorar la gestión de identidad y acceso con AI
Aprende a aplicar técnicas de IA para simplificar la verificación de identidad, gestionar sistemas de control de acceso y asegurar procesos de autenticación.
Dispositivos de IoT seguros usando AI
Explore cómo AI se puede utilizar para abordar retos de seguridad IoT únicos, incluyendo la detección de dispositivos comprometidos y la protección de protocolos de comunicación.
Oportunidades profesionales Post-Certification
Salas medianas
$59,391
Con habilidades de inteligencia artificial
$134,143
% Diferencia
126
Ingeniero de Gestión de Identidad y Acceso (IAM)
Desarrollar soluciones IAM impulsadas por Al para mejorar el control de acceso y los procesos de verificación de identidad para las organizaciones a gran escala.
Consultor de Seguridad para Al-Driven Solutions:
Advise on implementing AI-driven security technologies, offering best practices and system integration for Optimiz protection.
IoT Security Specialist:
Utilice Al para proteger dispositivos y redes IoT, asegurando la seguridad de sistemas interconectados en industrias como salud, fabricación y ciudades inteligentes.
Arquitecto de Seguridad de la Nube:
Leverage Al mejorar la seguridad en la nube, centrándose en áreas como seguridad de contenedores, detección de amenazas y respuesta de incidentes en entornos cloud.
AI Security Leadership – Advanced Cyber Defense & Risk Management
Demanda de mercado para expertos en seguridad de AI
- Las amenazas cibernéticas impulsadas por AI están evolucionando, y las organizaciones requieren profesionales cualificados para contrarrestar ataques avanzados impulsados por AI y vulnerabilidades de seguridad.
- Los estudios indican que 84% de los profesionales de la ciberseguridad creen que AI mejora su capacidad para combatir las amenazas cibernéticas.
- Zonas de alto crecimiento: Inteligencia de amenazas impulsada por AI, Defensa Cibernética Predicativa, Aprendizaje Profundo para la Seguridad, Cero Confianza Marco de Seguridad AI.
- Se prevé que el mercado mundial de seguridad de las IA alcance $133 mil millones para 2030, lo que hace de este un paso crucial para las personas que buscan funciones de alto impacto en la ciberseguridad.
Soluciones inteligentes para las credenciales impulsadas por AI
Certificaciones seguras, resistentes al amortiguador con tecnología de blockchain e integración Al. Verificación instantánea y diseños personalizados para su marca.
Pruebas mejoradas para evaluaciones fiables con controles de integridad automatizados y monitoreo en vivo. Potenciar el futuro de las certificaciones con Al y blockchain.
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CertificadoPreguntas frecuentes
Usted aprenderá cómo IA y machine learning mejora la ciberseguridad, incluyendo la detección de amenazas, seguridad de la red, defensa contradictoria de IA, sistemas seguros de IA, seguridad de la nube, y más. También aplicará estos conceptos en un proyecto práctico de capstone.
El curso explora el uso de la IA para mejorar la seguridad de la cadena de bloques, como la detección del fraude y la vigilancia de las transacciones, así como su aplicación para asegurar entornos containerizzatos mediante la detección de amenazas y la mejora de la fiabilidad del sistema.
El conocimiento básico de programación es útil, especialmente en Python, ya que el curso implica implementar modelos de IA. Sin embargo, se proporcionan tutoriales y recursos para ayudarle a aprender las habilidades de codificación necesarias durante todo el curso.
Sí, si ya estás trabajando en ciberseguridad, este curso profundizará tu experiencia en la integración de IA para la detección avanzada de amenazas, automatización de protocolos de seguridad y fortalecimiento de defensas en redes, puntos finales y sistemas cloud.
Aunque el curso está diseñado para personas con un nivel intermedio de experiencia en ciberseguridad, ofrece ideas fundamentales sobre la IA, lo que hace que sea accesible para los estudiantes que buscan especializarse en soluciones de seguridad impulsadas por IA.
