AI+ Security Level 3™ - eLearning (examen inclus)

AI+ Security Level 3™ - eLearning (examen inclus)

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 (ML) 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.

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 dans la défense 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 défi de cybersécurité du monde réel, vous préparant à concevoir et déployer des solutions de sécurité alimentées par l'IA de manière efficace.

Demande croissante de professionnels de la sécurité de l'IA

• Les menaces cybernétiques alimentées par l'IA évoluent rapidement, ce qui entraîne une demande croissante de professionnels compétents pour contrer les attaques avancées et les vulnérabilités.
• 84 % des professionnels de la cybersécurité conviennent que l'IA améliore leur capacité à combattre les menaces cybernétiques.
• Domaines à forte croissance : Intelligence des menaces alimentée par l'IA, défense cybernétique prédictive, apprentissage profond pour la sécurité, Zero Trust Cadres de sécurité de l'IA
• Le marché mondial de la sécurité de l'IA devrait 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.

Principales caractéristiques

• Cours et matériel en anglais
• Niveau avancé (Catégorie : IA+ Technique)
• Accès à la plateforme pendant 1 an 24h/24, 7j/7
• 40 heures de leçons vidéo et de ressources multimédias
• 50 heures de temps d'étude recommandé
• Quiz, évaluations et ressources de cours
• Examen surveillé en ligne avec une reprise gratuite
• Certificat de réussite inclus, valable 1 an
• Laboratoire pratique virtuel inclus
• Outils que vous maîtriserez : Splunk User Behavior Analytics (UBA), Microsoft Defender for
• Endpoint, Microsoft Azure AD Conditional Access, Adversarial Robustness Toolbox (ART)

Résultats d'apprentissage

• Tirer parti de l'apprentissage profond pour la cyberdéfense
  Développez des compétences dans l'application de modèles d'apprentissage profond à des tâches de cybersécurité avancées telles que la détection de logiciels malveillants, la prévention du phishing et l'analyse prédictive des menaces.
• Sécurité du cloud et des conteneurs pilotée par l'IA
  Apprenez comment l'IA améliore la sécurité des infrastructures cloud et des 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
  Appliquer l'IA pour optimiser la vérification d'identité, renforcer les contrôles d'accès et sécuriser les mécanismes d'authentification.
• Sécurité IoT alimentée par l'IA
  Découvrez des stratégies d'IA pour faire face aux risques de sécurité spécifiques à l'IoT, y compris l'identification des dispositifs compromis et la protection des canaux de communication.

Public cible

• Professionnels et analystes en cybersécurité
• Spécialistes en gestion des risques
• Responsables de la conformité
• Analystes en sécurité informatique
• Hackers éthiques
• Testeurs de pénétration
• Leaders férus de technologie
• Aspirants Experts en Sécurité de l'IA

Prérequis

• Achèvement des niveaux 1 et 2 de AI+ Security™ (recommandé).
• Compétences en programmation Python de niveau intermédiaire à avancé, y compris une expérience avec des frameworks de deep learning comme TensorFlow et PyTorch.
• Compréhension approfondie des concepts d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage profond, l'IA adversaire et l'entraînement de modèles.
• Expertise avancée en cybersécurité dans des domaines tels que la détection des menaces, la réponse aux incidents et la protection des réseaux/points de terminaison.
• Connaissance des applications de l'IA dans l'ingénierie de sécurité, couvrant la gestion des identités et des accès (IAM), la sécurité de l'Internet des objets (IoT) et la sécurité physique.
• Familiarité avec la sécurité du cloud, la conteneurisation et les technologies blockchain.
• Maîtrise des opérations Linux/ligne de commande, avec expérience dans l'utilisation d'outils de sécurité dans des environnements Linux.
• Aucun prérequis obligatoire — la certification est attribuée uniquement en fonction des performances à l'examen.

Détails de l'examen

• Durée : 90 minutes
• Réussite : 70% (35/50)
• Format : 50 questions à choix multiples/réponses multiples
• Méthode de livraison : En ligne via une plateforme d'examen surveillée (horaire flexible)
• Langue : Anglais

Cours Contenu

Module 1 : Fondements de l'IA et de l'apprentissage automatique pour l'ingénierie de sécurité

1.1 Concepts fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique pour la sécurité

1.2 Cas d'utilisation de l'IA dans la cybersécurité

1.3 Ingénierie des pipelines d'IA pour la sécurité

1.4 Défis dans l'application de l'IA à la sécurité

Module 2 : Apprentissage automatique pour la détection et la réponse aux menaces

2.1 Extraction de Caractéristiques d'Ingénierie pour les Ensembles 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

Module 3 : Apprentissage profond pour les applications de sécurité

3.1 Réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la détection des 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

Module 4 : IA Adversaire en Sécurité

4.1 Introduction aux Attaques Adversariales en IA

4.2 Mécanismes de défense contre les attaques adversariales

4.3 Tests adversariaux et Red Teaming pour les systèmes d'IA

4.4 Ingénierie de systèmes d'IA robustes contre l'IA adversaire

Module 5 : L'IA dans la sécurité des réseaux

5.1 Systèmes de détection d'intrusion alimentés par l'IA

5.2 IA pour la détection des attaques par déni de service distribué (DDoS)

5.3 Détection d'anomalies de réseau basée sur l'IA

5.4 Ingénierie des Architectures de Réseau Sécurisées avec l'IA

Module 6 : L'IA dans la sécurité des points de terminaison

6.1 IA pour la détection et la classification des logiciels malveillants

6.2 IA pour la Détection et la Réponse aux Points de Terminaison (EDR)

6.3 Chasse aux menaces basée sur l'IA

6.4 Mise en œuvre de modèles d'IA légers pour des dispositifs à ressources limitées

Module 7 : Ingénierie des systèmes d'IA sécurisés

7.1 Concevoir des Architectures d'IA Sécurisées

7.2 Cryptographie dans l'IA pour la sécurité

7.3 Assurer l'explicabilité et la transparence des modèles en sécurité

7.4 Optimisation des performances des systèmes de sécurité IA

Module 8 : IA pour la sécurité du cloud et des conteneurs

8.1 IA pour sécuriser les environnements cloud

8.2 Sécurité des conteneurs basée sur l'IA

8.3 IA pour sécuriser les architectures sans serveur

8.4 IA et DevSecOps

Module 9 : Tests de pénétration avec l'intelligence artificielle

9.1 Améliorer l'efficacité dans l'identification des vulnérabilités en utilisant l'IA

9.2 Automatisation de la détection des menaces et adaptation aux schémas d'attaque en évolution

9.3 Renforcer les organisations contre les menaces cybernétiques en utilisant des tests de pénétration pilotés par l'IA

9.4 Outils et Technologie : Outils de Test de Pénétration, Scanners de Vulnérabilités Basés sur l'IA

Module 10 : L'IA dans la gestion des identités et des accès (IAM)

10.1 IA pour l'analyse du comportement des utilisateurs dans l'IAM

10.2 IA pour l'authentification multifactorielle (MFA)

10.3 L'IA pour l'architecture Zero-Trust

10.4 IA pour le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC)

Module 11 : IA pour la sécurité physique et IoT

11.1 L'IA pour sécuriser les villes intelligentes

11.2 L'IA pour la sécurité de l'IoT industriel

11.3 IA pour la sécurité des véhicules autonomes

11.4 L'IA pour sécuriser les maisons intelligentes et l'IoT grand public

Module 12 : Projet de fin d'études - Ingénierie Systèmes de sécurité IA

12.1 Définir le problème du projet de fin d'études

12.2 Ingénierie de la solution d'IA

12.3 Déploiement et Surveillance du Système d'IA

12.4 Présentation finale du projet de fin d'études et évaluation

Module optionnel : Agents d'IA pour la sécurité de niveau 3

1. Comprendre les agents d'IA
2. Études de cas
3. Pratique pratique avec les agents d'IA

Licences et accréditations

Ce cours est offert par AVC conformément à l'Accord de Programme Partenaire et respecte les exigences de l'Accord de Licence.

Politique d'équité

AVC ne fournit pas d'accommodations en raison d'un handicap ou d'une condition médicale d'aucun étudiant. Les candidats sont encouragés à contacter AVC pour obtenir des conseils et du soutien tout au long du processus d'aménagement.

FAQ

Qu'apprendrai-je dans ce cours ?
Acquérir des compétences dans l'application de l'IA et de l'apprentissage automatique pour améliorer la cybersécurité, couvrant des domaines tels que la détection des menaces, la sécurité des réseaux, la défense contre l'IA adversaire, la conception de systèmes d'IA sécurisés et la sécurité du cloud. Vous travaillerez également sur un projet de synthèse pratique pour appliquer vos connaissances.

Comment l'IA est-elle utilisée pour la sécurité de la blockchain et des conteneurs dans le cours ?
Apprenez comment l'IA renforce la sécurité de la blockchain grâce à des techniques telles que la détection de fraude et la surveillance des transactions, et comment elle sécurise les environnements conteneurisés en automatisant la détection des menaces et en augmentant la fiabilité du système.

Ai-je besoin de compétences en programmation pour ce cours ?
Une certaine connaissance de Python est bénéfique car le cours inclut la mise en œuvre de modèles d'IA, mais des tutoriels étape par étape et des ressources sont fournis pour vous aider à développer les compétences en programmation nécessaires.

Ce cours aidera-t-il dans mon rôle actuel en cybersécurité ?
Oui. Cela élargira votre expertise dans l'utilisation de l'IA pour la détection avancée des menaces, l'automatisation des opérations de sécurité et l'amélioration des défenses à travers les réseaux, les points de terminaison et les systèmes cloud.

Le cours est-il adapté aux débutants ?
Bien que destiné à ceux ayant des connaissances intermédiaires en cybersécurité, le cours introduit également des concepts fondamentaux en IA, le rendant accessible aux apprenants souhaitant se spécialiser dans la sécurité basée sur l'IA.

Exigences de recertification

Les cours techniques AI+ nécessitent une recertification chaque année pour maintenir votre certification valide. Les notifications seront envoyées trois mois avant la date d'échéance.

Quelle est la différence entre les niveaux de sécurité AI+ 1, 2 et 3 ?

Chaque niveau de certification est conçu pour développer vos connaissances en sécurité de l'IA et votre préparation professionnelle :

Niveau 1 – Sécurité de l'IA Fondamentale

• Concentration et apprentissage Portée : Bases de la sécurité de l'IA, apprentissage automatique pour la détection des menaces, phishing, analyse des logiciels malveillants, authentification basée sur l'IA.
• Exigence technique : Connaissance de base de Python, concepts fondamentaux de cybersécurité.
• Idéal pour : Débutants et professionnels de la cybersécurité en début de carrière développant des compétences en sécurité intégrée à l'IA.

Niveau 2 – Sécurité IA Intermédiaire

• Focus et apprentissage Portée : Application plus large de l'IA dans la sécurité, bases de la défense contre l'IA adversaire, authentification alimentée par l'IA, GANs pour les simulations, et analyse avancée des menaces.
• Exigence technique : Bases de Python, familiarité avec l'apprentissage automatique et les concepts fondamentaux de l'IA.
• Idéal pour : Les professionnels intermédiaires qui souhaitent approfondir leurs capacités de sécurité basées sur l'IA et les appliquer dans des contextes réels.

Niveau 3 – Ingénierie avancée de la sécurité de l'IA

• Concentration et apprentissage Portée : Applications complexes de l'IA dans l'ingénierie de cybersécurité, y compris l'IA adversaire, l'apprentissage profond, l'ingénierie de systèmes sécurisés, la gestion des identités et des accès (IAM), la sécurité de l'Internet des objets (IoT), la protection des clouds/conteneurs et la blockchain.
• Exigence technique : Maîtrise avancée de Python (TensorFlow/PyTorch), apprentissage profond, sécurité cloud, IAM, IoT et familiarité avec la blockchain.
• Idéal Pour : Les professionnels expérimentés et les ingénieurs en sécurité visant des rôles de leadership ou de spécialiste dans la cybersécurité axée sur l'IA.

Comment AVC peut-il aider à favoriser une culture prête à l'IA ?
Bien que l'IA offre des avantages significatifs, de nombreuses organisations rencontrent des défis tels que des lacunes en matière de talents, des environnements de données complexes et des barrières à l'intégration des systèmes. Chez AVC, nous comprenons ces obstacles et avons adapté nos programmes de certification pour aider les entreprises à les surmonter efficacement.

Notre approche stratégique se concentre sur la création d'une culture qui embrasse l'adoption de l'IA et l'innovation. Grâce à nos certifications reconnues par l'industrie et à nos formations approfondies, nous dotons votre personnel des compétences et des connaissances nécessaires pour mener votre organisation avec confiance vers un avenir alimenté par l'IA.

Personnalisé pour l'impact : Nos programmes ne sont pas universels. Nous offrons une formation spécialisée conçue par des experts de l'industrie pour doter votre personnel des compétences et des connaissances spécifiques nécessaires pour les rôles critiques en IA.

Apprentissage pratique et réel : Nous privilégions l'expérience pratique à la théorie, en utilisant des projets réels et des études de cas. Cette approche garantit que votre équipe acquiert la confiance et la capacité de mettre en œuvre des solutions d'IA de manière efficace, en stimulant l'innovation et en générant des résultats commerciaux mesurables.