گواهینامه CompTIA Sec AI+ Certification
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- درک نظریههای بنیادی هوش مصنوعی
- یادگیری نحوه پیشبینی و شناسایی تهدیدات سایبری با استفاده از هوش مصنوعی
- بررسی کاربردهای یادگیری ماشین در امنیت سایبری
- تحلیل الگوریتمهای هوش مصنوعی برای افزایش پروتکلهای امنیتی
- خودکارسازی شناسایی تهدیدات با استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی
- بهبود استراتژیهای پاسخ به حادثه با بینشهای هوش مصنوعی
- ایجاد راهحلهای نوآورانه امنیت سایبری هوش مصنوعی محور
- بررسی پیامدهای اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری
- ناوبری مسائل حاکمیت مربوط به امنیت هوش مصنوعی
- توازن بین نوآوریهای فناورانه و مسئولیتهای اخلاقی
- درک چشمانداز نظارتی هوش مصنوعی در امنیت سایبری
- بررسی نقش هوش مصنوعی در هوش تهدید و مدیریت ریسک
- یکپارچهسازی هوش مصنوعی در زیرساختهای امنیتی موجود
- ارزیابی انتقادی پتانسیل و محدودیتهای فناوریهای هوش مصنوعی
- تقویت اعتبار حرفهای در امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی
- تعامل با یک کامیونیتی از متخصصان امنیت سایبری
پیشنیازهای دوره
- بدون الزامات
توضیحات دوره
شما با یک دوره تحولآفرین شروع میکنید که برای تجهیز شما به دانش نظری لازم برای برتری در زمینه پویای امنیت سایبری، تقویت شده با هوش مصنوعی، طراحی شده است. این دوره بررسی جامعی از مفاهیم و چارچوبهایی که یکپارچهسازی فناوریهای هوش مصنوعی را در شیوههای امنیت سایبری تحت پوشش قرار میدهد، ارائه میدهد. با افزایش پیچیدگی تهدیدات، درک این جزئیات برای حرفهایهای متعهد به حفظ داراییهای دیجیتال و نگهداری از زیرساختهای امنیتی قوی ضروری است.
شما به نظریههای بنیادی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین میپردازید و بینشهایی درباره نحوه به کارگیری استراتژیک این فناوریها برای پیشبینی، شناسایی و خنثیسازی تهدیدات سایبری به دست میآورید. این دوره تحلیلهای دقیقی از الگوریتمهای هوش مصنوعی ارائه میدهد و بررسی میکند که چگونه میتوانند برای تقویت پروتکلهای امنیتی، خودکارسازی شناسایی تهدیدات و بهبود استراتژیهای پاسخ به حادثه، به کار روند. با درک اصول زیربنایی نظری از راهحلهای امنیت سایبری هوش مصنوعی محور، شما به خوبی آماده خواهید بود تا برای حل چالشهای پیچیده که امروزه سازمانها با آن مواجه هستند، استراتژیهای نوآورانهای را مفهومیسازی و پیاده کنید.
در حین پیشرفت دوره، با مباحث پیشرفته مواجه خواهید شد که پیامدهای اخلاقی و مسائل حاکمیتی مرتبط با هوش مصنوعی در امنیت سایبری را بررسی میکند. این بررسی به شما دیدگاه دقیقی درباره توازن بین نوآوریهای فناوری و مسئولیتهای اخلاقی خواهد داد، که یک ملاحظه حیاتی برای هر حرفهای است که در تقاطع هوش مصنوعی و امنیت کار میکند. چارچوبهای نظری به بحث گذاشته شده، درک عمیقتری از نحوه ناوبری چشمانداز نظارتی به شما ارائه خواهد داد که از انطباق اطمینان حاصل کرده و در عین حال پیشرفتهای فناوری را تقویت میکند.
علاوه بر این، این دوره شما را در جزئیات هوش تهدید و مدیریت ریسک هدایت میکند و بر نقش هوش مصنوعی در تقویت این زمینههای مهم تأکید میکند. شما مدلهای نظری را بررسی خواهید کرد که یکپارچهسازی هوش مصنوعی در زیرساختهای امنیتی موجود را نشان داده و به شما امکان میدهد راهحلهایی را تصور کنید که هم نوآورانه و هم مؤثر باشند. این دانش به شما قدرت میدهد تا پتانسیل و محدودیتهای فناوریهای هوش مصنوعی را به طور انتقادی ارزیابی کرده و اطمینان حاصل کنید که تصمیمات استراتژیک شما بر اساس یک درک جامع از این حوزه است.
در پایان دوره نه تنها دانش نظری شما گسترش مییابد بلکه به طور چشمگیری اعتبار حرفهای شما را نیز افزایش میدهد. تخصص به دست آمده شما را به عنوان یک حرفهای خوشآتیه موقعیتیابی میکند که قادر به رهبری ابتکاراتی است که نوآوریهای امنیتی را هدایت میکند. چه هدف شما ارتقا در سازمان فعلی یا بررسی فرصتهای جدید در زمینه امنیت سایبری باشد، بینشهای نظری به دست آمده از این دوره بینظیر خواهد بود.
شما با یک کامیونیتی از حرفهایهای همفکر ارتباط برقرار کرده و روابطی ایجاد میکنید که تجربه یادگیری شما را غنیتر کند. محیط مشارکتی، اشتراکگذاری دیدگاهها و بینشها را تشویق میکند و درک شما را از مفاهیم جهانی هوش مصنوعی در امنیت سایبری بهبود میبخشد.
با شرکت در دوره، با مجهز شدن به دانش نظری برای استفاده مؤثر از قدرت هوش مصنوعی، یک گام قاطع به سمت تبدیل شدن به یک رهبر در زمینه امنیت سایبری برمیدارید. این دوره نه تنها مسیر حرفهای شما را شکل میدهد بلکه به رشد فردی شما به عنوان یک متفکر انتقادی و حلکننده مسئله نیز کمک میکند و شما را آماده میسازد تا با چالشها و فرصتهای عصر دیجیتال روبرو شوید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- حرفهایهایی که به دنبال افزایش تخصص خود در امنیت سایبری با دانش هوش مصنوعی هستند.
- تحلیلگران امنیت سایبری که هدفشان درک شناسایی تهدیدات هوش مصنوعی محور است.
- مدیران IT که به دنبال یکپارچهسازی هوش مصنوعی در زیرساختهای امنیتی هستند.
- هکرهای اخلاقی که میخواهند نقش هوش مصنوعی را در امنیت سایبری کشف کنند.
- مشاوران امنیت که به استراتژیهای مدیریت ریسک تقویت شده با هوش مصنوعی علاقهمند هستند.
- رهبران آینده امنیت سایبری که خواهان اصول نظری در هوش مصنوعی هستند.
- افسران انطباق که به بینشهایی درباره حاکمیت و اخلاق هوش مصنوعی نیاز دارند.
- افراد دوستدار فناوری که مشتاق رهبری نوآوریهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی هستند.
گواهینامه CompTIA Sec AI+ Certification
-
مقدمه بخش 02:18
-
بررسی گواهینامه - دامنه، اهمیت و اهداف 06:33
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت سایبری با هوش مصنوعی 06:53
-
تقاطع هوش مصنوعی و امنیت سایبری - مفاهیم کلیدی 06:42
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی برای تقویت امنیت سایبری - TechNova 06:58
-
درک بردارهای تهدید امنیت سایبری در عصر هوش مصنوعی 07:52
-
مطالعه موردی - ناوبری امنیت سایبری هوش مصنوعی محور - چالشها 06:15
-
آشنایی با اصول علم داده برای اپلیکیشنهای امنیتی 06:53
-
مطالعه موردی - یکپارچهسازی علم داده برای تقویت امنیت سایبری 06:28
-
نقش اتوماسیون در دفاع سایبری 07:41
-
مطالعه موردی - اتوماسیون دفاع سایبری را تقویت میکند - فناوری Veridion 06:19
-
خلاصه بخش 02:04
-
مقدمه بخش 01:59
-
مفاهیم اصلی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین 06:31
-
مطالعه موردی - امنیت سایبری مجهز به هوش مصنوعی - استراتژی SecureNet 06:39
-
تکامل تاریخی هوش مصنوعی در امنیت سایبری 08:06
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی برای امنیت سایبری - سازگاری TechNova 05:44
-
تفکیک بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق 06:31
-
مطالعه موردی - نگهبان مجهز به هوش مصنوعی - توازن بین نوآوری و اخلاق 06:02
-
بررسی الگوریتمهای هوش مصنوعی مورد استفاده در اپلیکیشنهای امنیتی 07:06
-
مطالعه موردی - تحول امنیت هوش مصنوعی محور - تقویت تهدیدات 08:15
-
ملاحظات اخلاقی در شیوههای امنیتی هوش مصنوعی محور 06:33
-
مطالعه موردی - توازن بین امنیت و اخلاق - شناسایی چهره هوش مصنوعی محور 06:11
-
خلاصه بخش 02:08
-
مقدمه بخش 02:18
-
یادگیری نظارت شده - اپلیکیشنها در طبقهبندی بدافزار 08:06
-
مطالعه موردی - تقویت شناسایی بدافزار - نوآوریهای CyberGuard 05:02
-
یادگیری نظارت نشده - شناسایی رفتار غیرمعمول شبکه 08:14
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت سایبری با یادگیری نظارت نشده 07:24
-
یادگیری تقویتی - اقدامات امنیتی تطبیقپذیر 08:19
-
مطالعه موردی - تحول در امنیت سایبری - سیستمهای نفوذ تطبیقی 06:18
-
مهندسی ویژگی برای تحلیل داده امنیت 06:10
-
مطالعه موردی - تقویت شناسایی تهدیدات سایبری - تحول Raw 06:24
-
ارزیابی عملکرد مدل - متریکها و تکنیکهای اعتبارسنجی 06:19
-
مطالعه موردی - بهینهسازی متریکهای یادگیری ماشین برای اثربخشی 06:17
-
خلاصه بخش 02:09
-
مقدمه بخش 01:54
-
آشنایی با پردازش زبان طبیعی (NLP) در امنیت سایبری 05:37
-
مطالعه موردی - استفاده از NLP برای تقویت امنیت سایبری 06:07
-
استفاده از NLP برای شناسایی فیشینگ و امنیت ایمیل 07:09
-
مطالعه موردی - تحول شناسایی فیشینگ - شناسایی مبتنی بر NLP در MetroBanks 06:38
-
تحلیل احساسات برای جمعآوری هوش تهدید 06:52
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت سایبری با تحلیل احساسات 06:38
-
پاسخگویی خودکار به حوادث با استفاده از تکنیکهای NLP 08:32
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت سایبری - نقش NLP در شناسایی خودکار 06:03
-
چالشها و محدودیتهای NLP در زمینههای امنیتی 05:38
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت سایبری با NLP - نوآوریهای CyberGuard 07:28
-
خلاصه بخش 01:59
-
مقدمه بخش 01:58
-
معماری سیستمهای SIEM تقویت شده با هوش مصنوعی 06:30
-
مطالعه موردی - تحول امنیت سایبری - یکپارچهسازی SIEM تقویت شده با هوش مصنوعی 07:28
-
نظارت بر تهدیدات به صورت بلادرنگ با یکپارچهسازی هوش مصنوعی 07:05
-
مطالعه موردی - تحول امنیت سایبری با هوش مصنوعی - سفر BankSecure 06:33
-
تحلیل خودکار لاگها و همبستگی با استفاده از یادگیری ماشین 07:27
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت سایبری مالی - بانکداری بینقص 05:26
-
اولویتبندی حوادث و بهینهسازی پاسخ 06:51
-
مطالعه موردی - بهینهسازی امنیت سایبری - اولویتبندی حوادث استراتژیک 06:01
-
ملاحظات مقیاسپذیری و عملکرد در استقرارهای SIEM هوش مصنوعی 06:22
-
مطالعه موردی - بهینهسازی مقیاسپذیری و عملکرد SIEM مبتنی بر هوش مصنوعی 06:11
-
خلاصه بخش 01:58
-
مقدمه بخش 02:11
-
بیومتریکهای رفتاری برای احرازهویت کاربران 06:28
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت فینتک - یکپارچهسازی هوش مصنوعی محور 05:52
-
کنترلهای دسترسی تطبیقپذیر با قدرت یادگیری ماشین 05:54
-
مطالعه موردی - تحول در امنیت سایبری با یادگیری ماشین تطبیقی 05:49
-
شناسایی ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی در الگوهای دسترسی کاربران 06:36
-
مطالعه موردی - شناسایی ناهنجاریهای هوش مصنوعی محور، امنیت سایبری را تقویت میکند 06:23
-
تقویت احرازهویت چندعاملی با هوش مصنوعی 06:44
-
مطالعه موردی - احرازهویت چندعاملی هوش مصنوعی محور - تحول در امنیت و تقویت 05:49
-
پیامدهای حریم خصوصی هوش مصنوعی در مدیریت هویت 06:57
-
مطالعه موردی - مدیریت هویت هوش مصنوعی محور - توازن بین امنیت 07:11
-
خلاصه بخش 01:46
-
مقدمه بخش 02:13
-
درک حملات خصمانه بر مدلهای یادگیری ماشین 07:45
-
مطالعه موردی - ایمنسازی وسایل نقلیه خودران TechNova 06:26
-
پیاده سازی قدرت و انعطافپذیری در سیستمهای هوش مصنوعی 07:02
-
مطالعه موردی - تقویت شناسایی تقلب هوش مصنوعی - قدرت و انعطافپذیری 06:35
-
آموزش مدل ایمن و شیوههای استقرار 06:04
-
مطالعه موردی - ایمنسازی سیستمهای هوش مصنوعی - رویکرد استراتژیک TechNova 06:23
-
نظارت و بروزرسانی مدلهای هوش مصنوعی برای امنیت 06:09
-
مطالعه موردی - ایمنسازی هوش مصنوعی - استراتژی DataVision در برابر تهدیدات متغیر 06:47
-
انطباق با قوانین در امنیت مدلهای هوش مصنوعی 07:29
-
مطالعه موردی - اطمینان از انطباق مدل هوش مصنوعی - سفر شرکت MedTech 05:43
-
خلاصه بخش 01:59
-
مقدمه بخش 01:47
-
سیستمهای شناسایی نفوذ تقویت شده با هوش مصنوعی 05:46
-
مطالعه موردی - سیستمهای شناسایی نفوذ تقوی تشده با هوش مصنوعی - تحول در امنیت شبکه 06:42
-
تحلیل پیشبینانه برای پیشگیری از تهدیدات شبکه 05:14
-
مطالعه موردی - تحول در امنیت سایبری - مدلسازی پیشبینانه در NexusCom 06:18
-
تحلیل خودکار ترافیک شبکه با استفاده از یادگیری ماشین 07:21
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت سایبری - سفر راهحلهای Cybrix 09:47
-
هوش مصنوعی در طراحی معماری شبکه ایمن 06:15
-
مطالعه موردی - امنیت شبکه هوش مصنوعی محور - استراتژی InnovateSecure 07:04
-
چالشها در پیادهسازی هوش مصنوعی برای امنیت شبکه 05:48
-
مطالعه موردی - امنیت شبکه هوش مصنوعی محور - استراتژی TechSecure 06:16
-
خلاصه بخش 01:58
-
مقدمه بخش 01:45
-
یادگیری ماشین برای شناسایی بدافزار در اندپوینتها 07:13
-
مطالعه موردی - تحول در امنیت اندپوینت - سپر کوانتومی 06:32
-
تحلیل رفتاری فعالیتهای اندپوینت با استفاده از هوش مصنوعی 06:53
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت سایبری - تحلیل رفتاری هوش مصنوعی محور 06:50
-
رفع خودکار تهدیدات در اندپوینتها 07:22
-
مطالعه موردی - رفع تهدیدات هوش مصنوعی محور - نوآوریهای TechG 06:59
-
یکپارچهسازی هوش مصنوعی با سیستمهای شناسایی و پاسخ به تهدیدات اندپوینت (EDR) 06:22
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت سایبری - تحول EDR هوش مصنوعی محور 06:12
-
ارزیابی اثربخشی هوش مصنوعی در حفاظت از اندپوینت 07:14
-
مطالعه موردی - حفاظت از اندپوینت هوش مصنوعی محور - سفر SecureTech 05:59
-
خلاصه بخش 01:57
-
مقدمه بخش 01:46
-
استراتژیهای هوش مصنوعی برای ایمن سازی زیرساختهای ابری 07:19
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت ابری - نوآوریهای هوش مصنوعی در FinSec 06:45
-
نظارت خودکار بر انطباق در محیطهای ابری 07:37
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت ابری - نظارت بر انطباق هوش مصنوعی محور 06:38
-
شناسایی تهدید و پاسخ به آن در راهاندازیهای چندابری با استفاده از هوش مصنوعی 08:06
-
مطالعه موردی - تحول در امنیت هوش مصنوعی محور - نوآوریهای RetailGuard 05:54
-
جلوگیری از دست دادن داده هوش مصنوعی محور در ابر 07:12
-
مطالعه موردی - جلوگیری از دست دادن داده هوش مصنوعی محور - تحول در امنیت ابری FinSecure 06:49
-
چالشهای یکپارچهسازی هوش مصنوعی در امنیت ابری 07:06
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت ابری با هوش مصنوعی - نوآوریهای SecureTech 06:37
-
خلاصه بخش 01:42
-
مقدمه بخش 02:11
-
تست امنیت اپلیکیشن استاتیک و پویا با هوش مصنوعی 06:22
-
مطالعه موردی - تست امنیت تقویت شده با هوش مصنوعی - تحول در SecureB 05:58
-
یادگیری ماشین در چرخههای عمر توسعه نرمافزار ایمن 07:03
-
مطالعه موردی - یکپارچهسازی یادگیری ماشین در SDLC - تقویت امنیت 07:45
-
ارزیابی خودکار آسیبپذیری در اپلیکیشنها 06:58
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت سایبری SecureTech با خودکارسازی 05:42
-
فایروالهای وب اپلیکیشن مجهز به هوش مصنوعی 07:17
-
مطالعه موردی - فایروالهای وب اپلیکیشن مجهز به هوش مصنوعی - تقویت دفاع TechNova 06:16
-
ایمنسازی APIs با فناوریهای هوش مصنوعی 07:14
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت API در ShopEase - یکپارچهسازی هوش مصنوعی 05:43
-
خلاصه بخش 02:01
-
مقدمه بخش 02:00
-
توسعه سیاستهای امنیت مبتنی بر هوش مصنوعی 06:07
-
مطالعه موردی - یکپارچهسازی هوش مصنوعی در امنیت سایبری - چالشها 06:36
-
چارچوبهای حاکمیت برای عملیاتهای امنیتی هوش مصنوعی محور 06:36
-
مطالعه موردی - چارچوبهای حاکمیت هوش مصنوعی - یکپارچهسازی اخلاقی در امنیت 06:56
-
مدیریت ریسک در برنامههای امنیتی یکپارچه شده با هوش مصنوعی 07:25
-
مطالعه موردی - مدیریت ریسکهای هوش مصنوعی - رویکرد جامع SentinelGuard 08:05
-
اطمینان از پاسخگویی در تصمیمات امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی 06:03
-
مطالعه موردی - توازن بین نوآوری و اخلاق - رویکرد MetroBank 05:43
-
حسابرسی و انطباق در محیطهای امنیتی تقویت شده با هوش مصنوعی 07:25
-
مطالعه موردی - ناوبری یکپارچهسازی هوش مصنوعی - توازن بین امنیت و انطباق 07:34
-
خلاصه بخش 01:48
-
مقدمه بخش 02:11
-
خودکارسازی جمعآوری هوش تهدید با هوش مصنوعی 07:38
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی برای تقویت امنیت سایبری - SecureTe 08:43
-
تکنیکهای یادگیری ماشین برای انتساب تهدید 07:11
-
مطالعه موردی - استفاده از یادگیری ماشین برای تقویت امنیت سایبری 07:12
-
مدلسازی تهدید پیشبینانه با استفاده از هوش مصنوعی 07:48
-
مطالعه موردی - مدلسازی تهدید پیشبینانه مجهز به هوش مصنوعی 07:18
-
تقویت قابلیتهای شکار تهدید با ابزارهای هوش مصنوعی 06:47
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت سایبری - تهدید هوش مصنوعی محور GlobalTech 06:34
-
یکپارچهسازی هوش مصنوعی با پلتفرمهای هوش تهدید 07:05
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت سایبری - یکپارچهسازی هوش مصنوعی در تهدید 08:05
-
خلاصه بخش 01:38
-
مقدمه بخش 01:57
-
طراحی معماریهای SOC تقویت شده با هوش مصنوعی 05:25
-
مطالعه موردی - تقویت امنیت سایبری - یکپارچهسازی هوش مصنوعی در TechSec 06:12
-
خودکارسازی تریاژ و تشدید حوادث با هوش مصنوعی 06:29
-
مطالعه موردی - تقویت کارایی SOC - اولویتبندی حوادث هوش مصنوعی محور 05:45
-
افزایش کارایی تحلیلگران SOC از طریق ابزارهای هوش مصنوعی 05:56
-
مطالعه موردی - بهینهسازی SOCs مراقبتهای بهداشتی - امنیت سایبری هوش مصنوعی محور 06:43
-
هوش مصنوعی برای نظارت و هشدار امنیتی مداوم 07:23
-
مطالعه موردی - تحول امنیت با هوش مصنوعی - سفر SafeBank 06:08
-
ارزیابی تأثیر هوش مصنوعی بر عملکرد SOC 07:18
-
مطالعه موردی - تقویت عملکرد SOC - یکپارچهسازی هوش مصنوعی در امنیت سایبری 08:11
-
خلاصه بخش 01:55
-
مقدمه بخش 02:20
-
ناوبری چارچوبهای قانونی حاکم بر هوش مصنوعی در امنیت سایبری 06:44
-
مطالعه موردی - ناوبری انطباق - رویکرد استراتژیک هوش مصنوعی در TechGuard 05:37
-
پرداختن به سوگیری و انصاف در مدلهای امنیتی هوش مصنوعی 06:19
-
مطالعه موردی - تضمین انصاف در شناسایی چهره هوش مصنوعی محور 06:20
-
اطمینان از شفافیت و توضیحپذیری در تصمیمات هوش مصنوعی 06:36
-
مطالعه موردی - توازن بین شفافیت و دقت هوش مصنوعی - رویکرد Creditech 07:31
-
چالشهای حریم خصوصی داده در راهحلهای امنیتی هوش مصنوعی محور 06:27
-
مطالعه موردی - توازن بین نوآوری هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده - TechSecu 05:56
-
توسعه دستورالعملهای اخلاقی برای استفاده از هوش مصنوعی در امنیت 05:57
-
مطالعه موردی - ناوبری اخلاق هوش مصنوعی - سفر فناوریهای حفاظتی 08:50
-
خلاصه بخش 01:53
-
نتیجه گیری 02:52
مشخصات آموزش
گواهینامه CompTIA Sec AI+ Certification
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/21
- سطح دوره:همه سطوح
- تعداد درس:181
- مدت زمان :17:56:22
- حجم :12.34GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy