Nivel de seguridad AI+ 2TM
AT-2102
Proteger y asegurar: Leverage Intelligent AI SolutionsTransforme su conocimiento de seguridad con nuestro curso AI+ Security Level 2TM y un paquete de examen. Aprenda estrategias esenciales de seguridad impulsadas por AI y salvaguarde las tecnologías de próxima generación.
Duración de la certificación: 40 horas (5 días)
Ingrese ahora Exámen de compra Comprar Curso Instructor-Led Sistema de certificación
Por qué esta certificación importa
Integral AI-Cybersecurity Integración:
Entender cómo IA y Ciberseguridad se fusionan, mejorando su capacidad para combatir eficazmente las amenazas digitales en evolución.
Python práctica Habilidades de programación
Aprende Python adaptado para aplicaciones de IA y Ciberseguridad, ganando habilidades de codificación práctica para abordar problemas de seguridad en el mundo real.
Técnicas avanzadas de detección de amenazas
Técnicas Master ML para identificar y mitigar amenazas de correo electrónico, malware y anomalías de red, mejorando la defensa de la ciberseguridad.
Algoritmos de IA de corte-Edge
Utilizar algoritmos de IA para la autenticación avanzada de los usuarios y explorar Redes Adversariales Generativas (GANs) para fortalecer los sistemas de ciberseguridad.
Aplicación en el mundo real Focus
Aplica tus habilidades en un Proyecto Capstone, resolver problemas de ciberseguridad en el mundo real y prepararse para retos avanzados de la industria.
Prerrequisitos
- Conclusión del nivel de seguridad AI+ 1TM, pero no obligatoria
- Python básico Habilidades: Familiaridad con los fundamentos del pitón, incluyendo variables, bucles y funciones.
- Ciberseguridad Básica: Comprensión básica de los principios de ciberseguridad, como la triada de la CIA y amenazas cibernéticas comunes.
- Conocimiento básico de aprendizaje automático: Conciencia general sobre el aprendizaje automático, no se requieren habilidades técnicas.
- Conocimiento básico de red: Comprensión de direcciones IP y cómo funciona Internet.
- Línea de comandos básicas Habilidades: Confortar usando la línea de comandos como Linux o terminal de Windows para tareas básicas
- Interés en AI for Security: Willingness to explore how AI can be applied to detect and mitigate security threats.
“"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 los asociados autorizados de capacitación autorizados de AI CERT (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
10
Examen
1
50 MCQs
90 minutos
Resultado de paso
70%
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 Comprensión de la Inteligencia Artificial de Seguridad Cibernética (CSAI)
- 1.2 Introducción a la AI y sus aplicaciones en seguridad cibernética
- 1.3 Panorama general de los Fundamentos de Ciberseguridad
- 1.4 Determinación y mitigación de riesgos en la vida real
- 1.5 Construcción de una infraestructura de seguridad resistente y adaptable
- 1.6 Mejora de las defensas digitales utilizando CSAI
- 2.1 Python Programming Language and its Relevance in Cybersecurity
- 2.2 Python Programming Language and Cybersecurity Applications
- 2.3 Scripting AI para Automation in Cybersecurity Tasks
- 2.4 Análisis y Manipulación de datos utilizando Python
- 2.5 Herramientas de seguridad en desarrollo con Python
- 3.1 Comprender la aplicación del aprendizaje automático en ciberseguridad
- 3.2 Detección de anomalías para el análisis de comportamiento
- 3.3 Defensa dinámica y proactiva mediante el aprendizaje automático
- 3.4 Salvaguardar datos y sistemas sensibles contra diversas amenazas cibernéticas
- 4.1 Utilizando el aprendizaje automático para la detección de amenazas por email
- 4.2 Pautas de análisis y contenido malicioso insignia
- 4.3 Mejorar la detección de Phishing con AI
- 4.4 Identificación autónoma y alerta de amenazas por correo electrónico
- 4.5 Herramientas y Tecnología para la Implementación de IA en Seguridad del Email
- 5.1 Introducción al algoritmo de inteligencia artificial para la detección de amenazas de malware
- 5.2 Emplear algoritmos avanzados y la IA en la detección de amenazas de malware
- 5.3 Identificación, análisis y mitigación de software malicioso
- 5.4 Sistemas de Salvaguardia, Redes y Datos en tiempo real
- 5.5 Medidas de ciberseguridad contra las amenazas de malware
- 5.6 Herramientas y Tecnología: Python, Malware Analysis Tools
- 6.1 Uso del aprendizaje automático para identificar patrones inusuales en el tráfico de redes
- 6.2 Mejorar la seguridad cibernética y fortalecer las defensas de las redes con técnicas de inteligencia artificial
- 6.3 Aplicación de técnicas de detección de anomalías de red
- 7.1 Introducción
- 7.2 Mejorar la autenticación del usuario con técnicas de inteligencia artificial
- 7.3 Introducción de reconocimiento biométrico, detección de anomalías y análisis conductual
- 7.4 Proporción de una defensa contra el acceso no autorizado
- 7.5 Asegurar una experiencia de usuario segura sin problemas
- 7.6 Herramientas y tecnología: Plataformas de autenticación basadas en AI
- 7.7 Conclusión
- 8.1 Introducción a redes adversarias generativas (GAN) en seguridad cibernética
- 8.2 Creación de amenazas de moco realista para fortificar sistemas
- 8.3 Detectar vulnerabilidades y refinar medidas de seguridad utilizando los GAN
- 8.4 Herramientas y Tecnología: Python y GAN Frameworks
- 9.1 Aumento de la eficiencia en la identificación de vulnerabilidades utilizando AI
- 9.2 Automatización de detección de amenazas y adaptación a patrones de ataque giratorios
- 9.3 Fortalecimiento de las organizaciones contra las amenazas cibernéticas utilizando pruebas de penetración impulsadas por AI
- 9.4 Herramientas y tecnología: Penetration Testing Tools, AI-based Vulnerability Scanners
- 10.1 Introducción
- 10.2 Casos de uso: AI en ciberseguridad
- 10.3 Presentación de resultados
- 1. ¿Qué son los agentes de inteligencia artificial?
- 2. Capacidades clave de los agentes de IA en la ciberseguridad avanzada
- 3. Aplicaciones y tendencias para agentes de IA en ciberseguridad avanzada
- 4. Cómo funciona un agente de inteligencia
- 5. Características básicas de los agentes de IA
- 6. Tipos de agentes de IA
Herramientas
CrowdStrike
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
Flair.ai
Objetivos de examen
Detección de amenazas amenazada por AI
Los estudiantes obtendrán experiencia en el uso de algoritmos de inteligencia artificial para detectar varias amenazas de ciberseguridad, incluyendo amenazas de correo electrónico, malware y anomalías de red, mejorando las capacidades de monitoreo de seguridad.
Aplicación del aprendizaje automático en ciberseguridad
Los estudiantes que atravesarán este curso tendrán la capacidad de aplicar técnicas de aprendizaje automático para predecir, detectar y responder con eficacia a amenazas cibernéticas, utilizando información basada en datos.
Autenticación del usuario mejorado Métodos
Los estudiantes desarrollarán habilidades para implementar sistemas avanzados de autenticación de usuarios basados en AI, mejorando protocolos de seguridad para verificar las identidades de los usuarios con mayor precisión y resistir los intentos fraudulentos.
Pruebas de penetración mejoradas
Los estudiantes aprenderán a utilizar herramientas de IA para automatizar y mejorar los procesos de prueba de penetración, identificando vulnerabilidades de manera más eficiente y integral que los métodos tradicionales.
Oportunidades profesionales Post-Certification
Salas medianas
$90,000
Con habilidades de inteligencia artificial
$1,15,000
% Diferencia
28
Security Specialist
Garantiza sistemas de inteligencia artificial contra vulnerabilidades, aplica protocolos de seguridad, realiza evaluaciones de riesgos y garantiza el cumplimiento de las normas de seguridad.
Cybersecurity Analyst
Analyzes threats to AI infrastructure, monitors security breaches, develops defence strategies, and responds to cybersecurity incidents effectively.
Data Security Engineer
Protege los datos dentro de entornos AI, diseña soluciones de almacenamiento de datos seguras, encripta información confidencial y gestiona los controles de acceso de datos.
Threat Intelligence Specialist
Recopila y analiza inteligencia sobre amenazas dirigidas por IA, predice ciberataques, informa estrategias de seguridad y mejora la resiliencia organizacional.
AI Cybersecurity Career Advancement – Stay Ahead in AI Security
Demanda de mercado de los profesionales de seguridad AI
- Con ciberataques impulsados por AI en aumento, las organizaciones demandan a expertos avanzados en seguridad de AI que puedan defender contra amenazas en evolución.
- Los estudios indican que 82% of enterprises prioritise AI security as part of their risk management strategies.
- Zonas de alto crecimiento: Adversarial AI Defence, AI Risk Management, AI-Powered Threat Detection, and Secure AI Governance.
- AI security expertise is in high demand across financial institutions, government agencies, healthcare, and global tech firms, making it a lucrative career move.
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.
Trusted Linked En opiniones publicadas por Nuestros alumnos
Santosh Singh
Senior IT Infrastructure Manager at NETCOM LEARNING INDIA PRIVATE LIMITED.I am officially AI+ Security™ Certified! Equipped to lead in the era of innovation and technology!
View Post
Sandeep Sisodiya
Platform Engineering | SRE | DevOps | AI Security | Automation | CloudExcited to share that I have earned my AI+ Security™: Level 2 certification from AI CERTs<sup>®</sup>. This program deepened my understanding of the integration of Artificial Intelligence/Machine Learning and Cybersecurity. A huge thank you to Abhishar Balodhi and the amazing team at NetCom Learning for their guidance and insights! Looking forward to applying these skills in real-world projects. If you are also exploring AI, lets connect and exchange insights!
View Post
Rammohan Thirupasur
Freelance Sr. Trainer - Coach - Advisor | General AI Security - ICS/OT Security - AI GRC - DORA - Sovereign AI - Oracle Cloud Infrastructure (OCI) - AI Product Management - Design Thinking - Leadership - Keynote Speaker"""𝗜𝗻 𝗮𝗻 𝗲𝗿𝗮 𝘄𝗵𝗲𝗿𝗲 𝘁𝗲𝗰𝗵𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝘆 𝗲𝘃𝗼𝗹𝘃𝗲𝘀 𝗮𝘁 𝗹𝗶𝗴𝗵𝘁𝗻𝗶𝗻𝗴 𝘀𝗽𝗲𝗲𝗱, 𝘄𝗲 𝗺𝘂𝘀𝘁 𝗽𝗿𝗶𝗼𝗿𝗶𝘁𝗶𝘇𝗲 𝘀𝗲𝗰𝘂𝗿𝗶𝘁𝘆. 𝗔𝘀 𝘄𝗲 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝘁𝗲 𝗔𝗜 𝗶𝗻𝘁𝗼 𝗲𝘃𝗲𝗿𝘆 𝗳𝗮𝗰𝗲𝘁 𝗼𝗳 𝗼𝘂𝗿 𝗹𝗶𝘃𝗲𝘀,𝘁𝗵𝗲 𝗿𝗶𝘀𝗸𝘀 𝗮𝘀𝘀𝗼𝗰𝗶𝗮𝘁𝗲𝗱 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗶𝘁𝘀 𝗺𝗶𝘀𝘂𝘀𝗲 𝗲𝘀𝗰𝗮𝗹𝗮𝘁𝗲. 𝗪𝗲 𝗰𝗮𝗻𝗻𝗼𝘁 𝗮𝗳𝗳𝗼𝗿𝗱 𝘁𝗼 𝗯𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗮𝗰𝗲𝗻𝘁"" - Dr. Fei-Fei As a Senior Leader & Instructor specializing in AI Security, I firmly believe that my role extends beyond training & evangelizing...it’s about anticipating the future of technology and preparing the young security minds in the industry for the challenges ahead. On this wintry Sunday afternoon, I pursued the 𝗔𝗜 𝗦𝗲𝗰𝘂𝗿𝗶𝘁𝘆 𝗜𝗻𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝗼𝗿 𝗰𝗲𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 & aced it with 100% . While the path to this certification was steep, I’m proud to share that I have cracked it. Look , It's important for me to be 4 steps ahead. I regularly apply the knowledge gained from certifications in real-world scenarios. This hands-on approach not only enhances my skills but also enriches the learning experience for participants of my workshops or boot camps. As we navigate the complexities of AI security, I’m excited to share my insights and experiences. I deliver niche & bespoke training in a 𝗱𝗮𝘁𝗮-𝗱𝗿𝗶𝘃𝗲𝗻 𝘀𝘁𝗼𝗿𝘆 𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗻𝗴 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁 𝘂𝘀𝗶𝗻𝗴 𝗗𝗲𝘀𝗶𝗴𝗻 𝗧𝗵𝗶𝗻𝗸𝗶𝗻𝗴 𝗺𝗲𝘁𝗵𝗼𝗱𝗼𝗹𝗼𝗴𝘆. With 24 yrs of I.T experience including 17 yrs in Leadership role , I am uniquely placed to help you succeed. 𝗗𝗠 𝗺𝗲 . 𝗜 𝗮𝗺 𝗼𝗻𝗲 𝗼𝗳 𝘁𝗵𝗲 𝗯𝗲𝘀𝘁 𝗶𝗻 𝘁𝗵𝗲 𝗯𝘂𝘀𝗶𝗻𝗲𝘀𝘀. 𝗜 𝗮𝗺 𝗳𝗼𝗿𝗴𝗲𝗱 𝘁𝗵𝗮𝘁 𝘄𝗮𝘆 !! Together, let's build a secure future in AI technology."
View Post
Descubra sus certificaciones y programas basados en el papel ideal!
¿No está seguro para qué certificaciones? Tome nuestra evaluación rápida para descubrir las certificaciones y programas perfectos basados en roles adaptados sólo para usted.
CertificadoPreguntas frecuentes
No prior programming experience is necessary. The course begins with fundamental Python programming tailored for AI and Cybersecurity applications, making it suitable for beginners.
This course equips professionals with cutting-edge knowledge and practical skills in integrating AI with Cybersecurity, enhancing their ability to protect digital assets and address modern cyber threats effectively.
The Capstone Project focuses on synthesizing the skills learned throughout the course to address real-world cybersecurity challenges, enabling participants to leverage AI effectively to safeguard digital assets.
Visit the official website, complete the registration process, and access the course materials immediately after payment.
The course is structured into ten modules, each focusing on different aspects of AI and cybersecurity, from fundamental concepts to advanced applications, culminating in a Capstone Project.
