Trung tâm đào tạo SmartPro

AI+ Security Level 3™

Tổng quan khóa học

Khóa học AI+ Security Level 3™ cung cấp một khám phá toàn diện về giao điểm giữa AI và an ninh mạng, tập trung vào các chủ đề nâng cao quan trọng đối với kỹ thuật bảo mật hiện đại. Nó bao gồm các khái niệm cơ bản về AI và machine learning cho bảo mật, đi sâu vào các lĩnh vực như phát hiện mối đe dọa, cơ chế phản ứng và việc sử dụng deep learning cho các ứng dụng bảo mật. Khóa học giải quyết các thách thức của AI đối kháng, bảo mật mạng và điểm cuối, và kỹ thuật hệ thống AI an toàn, cùng với các chủ đề mới nổi như AI cho đám mây, bảo mật vùng chứa và tích hợp blockchain. Các chủ đề chính cũng bao gồm AI trong quản lý danh tính và truy cập (IAM), bảo mật IoT và hệ thống an ninh vật lý, đỉnh điểm là một dự án capstone thực hành, trong đó học viên có nhiệm vụ thiết kế và xây dựng các giải pháp bảo mật do AI điều khiển.

Thời lượng:

Đối tượng: Làm chủ Tương lai của An ninh Mạng với Các Giải pháp Dựa trên AI

Chứng chỉ: Hoàn thành AI+ Security Level 1™ và 2™ Lập trình Python Trung cấp/Nâng cao: Thông thạo hoặc thành thạo Python, bao gồm các framework deep learning (TensorFlow, PyTorch). Kiến thức Machine Learning Trung cấp: Thông thạo hiểu biết về deep learning, AI đối kháng và đào tạo mô hình. Kiến thức An ninh Mạng Nâng cao: Thông thạo phát hiện mối đe dọa, ứng phó sự cố và bảo mật mạng/điểm cuối. AI trong Kỹ thuật Bảo mật: Kiến thức về vai trò của AI trong quản lý danh tính và truy cập (IAM), bảo mật IoT và bảo mật vật lý. Chuyên môn về Đám mây và Vùng chứa: Hiểu biết về bảo mật đám mây, container hóa và công nghệ blockchain. Thành thạo Linux/CLI: Kỹ năng dòng lệnh nâng cao và kinh nghiệm với các công cụ bảo mật trong môi trường Linux Không có điều kiện tiên quyết bắt buộc nào để được chứng nhận. Chứng nhận chỉ dựa trên hiệu suất trong kỳ thi. Tuy nhiên, các ứng viên có thể chọn chuẩn bị thông qua tự học hoặc đào tạo tùy chọn do các Đối tác Đào tạo Được ủy quyền của AI CERTS (ATP) cung cấp.

Kỳ thi

Số bài thi: 1
Điểm đạt: 70% (35/50)
Thời gian làm bài: 50 câu hỏi trắc nghiệm, 90 phút

Nội dung khóa học

Module 1: Nền tảng của AI và Machine Learning cho Kỹ thuật Bảo mật

1.1 Các Khái niệm Cơ bản về AI và ML cho Bảo mật
1.2 Các Trường hợp Sử dụng AI trong An ninh Mạng
1.3 Xây dựng Các Pipeline AI cho Bảo mật
1.4 Các Thách thức trong Việc Áp dụng AI cho Bảo mật

Module 2: Machine Learning để Phát hiện và Ứng phó Mối đe dọa

2.1 Xây dựng Trích xuất Đặc trưng cho Bộ dữ liệu An ninh Mạng
2.2 Học có Giám sát để Phân loại Mối đe dọa
2.3 Học không Giám sát để Phát hiện Bất thường
2.4 Xây dựng Các Hệ thống Phát hiện Mối đe dọa Theo thời gian Thực

Module 3: Deep Learning cho Các Ứng dụng Bảo mật

3.1 Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN) để Phát hiện Mối đe dọa
3.2 Mạng Nơ-ron Lặp lại (RNN) và LSTM cho Bảo mật
3.3 Bộ mã hóa tự động để Phát hiện Bất thường
3.4 Deep Learning Đối kháng trong Bảo mật

Module 4: AI Đối kháng trong Bảo mật

4.1 Giới thiệu về Các Cuộc tấn công AI Đối kháng
4.2 Các Cơ chế Phòng thủ Chống lại Các Cuộc tấn công Đối kháng
4.3 Kiểm tra Đối kháng và Red Teaming cho Các Hệ thống AI
4.4 Xây dựng Các Hệ thống AI Mạnh mẽ Chống lại AI Đối kháng

Module 5: AI trong An ninh Mạng

5.1 Các Hệ thống Phát hiện Xâm nhập Dựa trên AI
5.2 AI để Phát hiện Từ chối Dịch vụ Phân tán (DDoS)
5.3 Phát hiện Bất thường Mạng Dựa trên AI
5.4 Xây dựng Các Kiến trúc Mạng An toàn với AI

Module 6: AI trong Bảo mật Điểm cuối

6.1 AI để Phát hiện và Phân loại Phần mềm Độc hại
6.2 AI cho Phát hiện và Ứng phó Điểm cuối (EDR)
6.3 Săn Mối đe dọa Dựa trên AI
6.4 Triển khai Các Mô hình AI Nhẹ cho Các Thiết bị Hạn chế Tài nguyên

Module 7: Xây dựng Hệ thống AI An toàn

7.1 Thiết Kế Kiến Trúc AI An Toàn
7.2 Mật Mã Học trong AI cho Bảo Mật
7.3 Đảm Bảo Khả Năng Giải Thích và Tính Minh Bạch của Mô Hình trong Bảo Mật
7.4 Tối Ưu Hóa Hiệu Suất của Hệ Thống Bảo Mật AI

Module 8: AI cho Bảo Mật Đám Mây và Container

8.1 AI cho Bảo Vệ Môi Trường Đám Mây
8.2 Bảo Mật Container Dựa trên AI
8.3 AI cho Bảo Vệ Kiến Trúc Không Máy Chủ (Serverless)
8.4 AI và DevSecOps

Module 9: AI và Blockchain cho Bảo Mật

9.1 Các Nguyên Tắc Cơ Bản của Tích Hợp Blockchain và AI
9.2 AI cho Phát Hiện Gian Lận trong Blockchain
9.3 Hợp Đồng Thông Minh và Bảo Mật AI
9.4 Thuật Toán Đồng Thuận Tăng Cường Bằng AI

Module 10: AI trong Quản Lý Danh Tính và Truy Cập (IAM)

10.1 AI cho Phân Tích Hành Vi Người Dùng trong IAM
10.2 AI cho Xác Thực Đa Yếu Tố (MFA)
10.3 AI cho Kiến Trúc Zero-Trust
10.4 AI cho Kiểm Soát Truy Cập Dựa Trên Vai Trò (RBAC)

Module 11: AI cho Bảo Mật Vật Lý và IoT

11.1 AI cho Bảo Vệ Thành Phố Thông Minh
11.2 AI cho Bảo Mật IoT Công Nghiệp
11.3 AI cho Bảo Mật Phương Tiện Tự Hành
11.4 AI cho Bảo Vệ Nhà Thông Minh và IoT Tiêu Dùng

Module 12: Dự Án Capstone - Thiết Kế Hệ Thống Bảo Mật AI

12.1 Xác Định Vấn Đề cho Dự Án Capstone
12.2 Thiết Kế Giải Pháp AI
12.3 Triển Khai và Giám Sát Hệ Thống AI
12.4 Thuyết Trình và Đánh Giá Capstone Cuối Kỳ

Optional Module: AI Agents for Security level 3

1. Understanding AI Agents
2. Case Studies
3. Hands-On Practice with AI Agents