منذ 10 ساعات
أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :
هل أنت مستعد لإثبات قدرتك على تأمين مستقبل الذكاء الاصطناعي؟ يعمل الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في الأمن السيبراني - ومعه التوقعات الملقاة على عاتق المتخصصين في مجال الأمن. تقوم المؤسسات في جميع أنحاء العالم بنشر أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي ونماذج لغوية كبيرة وأنظمة تهديد آلية بوتيرة غير مسبوقة. لكن الذكاء الاصطناعي يقدم فئة جديدة من المخاطر: هجمات الحقن السريع، وتسميم النماذج، وتسرب البيانات، والتلاعب الخصومي، وتحديات الحوكمة التي لم يتم تصميم أطر الأمان التقليدية للتعامل معها مطلقًا. تؤكد شهادة SecAI+ (CY0-001) الجديدة تمامًا من CompTIA أنك تفهم كيفية تأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي، والاستفادة من الذكاء الاصطناعي للدفاع، وإدارة الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول داخل بيئة المؤسسة. إنها واحدة من أولى الشهادات المحايدة للموردين والتي تم تصميمها خصيصًا عند تقاطع الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني - وتمنحك إشارات لأصحاب العمل بأنك مجهز لحماية الجيل التالي من البنية التحتية التكنولوجية. تمنحك هذه الدورة التدريبية الإعداد الأكثر شمولاً للامتحان التدريبي المتاح - 900 سؤال تم إعداده بخبرة عبر 6 اختبارات تدريب كاملة - مصممة لبناء ثقتك بنفسك، وشحذ تفكيرك النقدي، والتأكد من دخولك يوم الامتحان مستعدًا تمامًا. ما هي هذه الدورة التدريبية؟ هذه دورة تدريبية مخصصة للاختبار التدريبي لـ CompTIA شهادة SecAI+ CY0-001 (الإصدار 1). إنها ليست سلسلة محاضرات أو دورة فيديو. إنها تجربة مركزة لمحاكاة الاختبار مصممة من أجل:- اختبار معلوماتك في جميع مجالات الاختبار الرسمية الأربعة
- الكشف عن الفجوات المعرفية قبل إجراء الاختبار الحقيقي
- بناء القدرة على التحمل في الاختبار من خلال تعريضك لحجم الأسئلة الواقعية والتعقيد
- تعزيز التعلم من خلال شرح تفصيلي عالي الجودة لكل خيار إجابة فردي
- متخصصو تكنولوجيا المعلومات الذين يقومون بتوسيع مجموعة مهاراتهم في أمن الذكاء الاصطناعي
- محللي ومهندسي الأمن السيبراني الذين يحتاجون إلى فهم التهديدات والضوابط الخاصة بالذكاء الاصطناعي
- مهندسي الأمن الذين يصممون أو تقييم عمليات نشر الذكاء الاصطناعي
- متخصصو GRC المسؤولون عن حوكمة الذكاء الاصطناعي وتقييم المخاطر والامتثال
- المغيرون الوظيفيون الذين يدخلون الأمن السيبراني من خلال مسار أمان الذكاء الاصطناعي
- المرشحون للشهادة الذين أكملوا المواد الدراسية الخاصة بهم ويريدون ممارسة صارمة على مستوى الاختبار قبل يوم الاختبار
- محللي SOC، واختبار الاختراق، والمستجيبين للحوادث الذين يواجهون أدوات الذكاء الاصطناعي والتهديدات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي في عملهم اليومي
- فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية - بما في ذلك التعلم الآلي، والتعلم العميق، والمحولات، وشبكات GAN، وNLP، وLLMs، وSLMs، وتقنيات التدريب - في سياق الأمن السيبراني
- تطبيق المبادئ الهندسية السريعة و التعرف على الآثار الأمنية لمطالبات النظام، ومطالبات المستخدم، وقوالب المطالبة
- حماية بيانات التدريب من خلال سلسلة البيانات المناسبة، والمصدر، والتنقية، والتحقق، والزيادة، والموازنة
- تنفيذ الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) بشكل آمن، بما في ذلك تخزين المتجهات وحماية التضمين
- تأمين كل مرحلة من مراحل دورة حياة الذكاء الاصطناعي - بدءًا من محاذاة حالة استخدام الأعمال وحتى النشر والمراقبة التكرار
- استخدام موارد نمذجة تهديدات الذكاء الاصطناعي بما في ذلك OWASP LLM Top 10، وOWASP ML Security Top 10، وMITER ATLAS، وMIT AI Risk Repository، ومجموعة عمل CVE AI
- تنفيذ ضوابط الأمان مثل حواجز الحماية النموذجية، وجدران الحماية السريعة، وحدود المعدل، وحدود الرمز المميز، وحصص الإدخال، وحدود الطريقة، وضوابط الوصول إلى نقطة النهاية
- فرض ضوابط الوصول عبر النموذج، طبقات البيانات والوكيل والشبكة/واجهة برمجة التطبيقات
- تطبيق ضوابط أمان البيانات - التشفير أثناء النقل وأثناء الراحة والاستخدام؛ إخفاء هوية البيانات؛ تسميات التصنيف؛ التنقيح؛ اخفاء. وتقليلها
- تكوين المراقبة والتدقيق لأنظمة الذكاء الاصطناعي - المراقبة السريعة، وتطهير السجلات، وحماية السجل، وتسجيل الثقة، وتدقيق التحيز، واكتشاف الهلوسة، ومراقبة تكاليف الذكاء الاصطناعي.
- تحليل الأدلة على الهجمات الخاصة بالذكاء الاصطناعي - الحقن الفوري، وتسميم النماذج، وتسميم البيانات، وكسر الحماية، والتلاعب بالمدخلات، وعكس النموذج، وسرقة النموذج، واستدلال العضوية، وهجمات سلسلة التوريد الخاصة بالذكاء الاصطناعي، ونقل هجمات التعلم، وتحريف النماذج، وهجمات سلامة المخرجات، والباب الخلفي الهجمات، وهجمات طروادة، والتعامل غير الآمن مع المخرجات، ورفض النموذج للخدمة، والوكالة المفرطة، والاعتماد المفرط.
- التوصية بضوابط تعويضية مناسبة لكل نوع من أنواع الهجوم.
- استخدام أدوات الأمان المدعمة بالذكاء الاصطناعي - المكونات الإضافية لـ IDE، والمكونات الإضافية للمتصفح، والمكونات الإضافية لـ CLI، وروبوتات الدردشة، والمساعدين الشخصيين، وخوادم بروتوكول السياق النموذجي (MCP) - للمهام بما في ذلك تحليل الثغرات الأمنية، والكشف عن الحالات الشاذة، واختبار الاختراق الآلي، وإدارة الحوادث، والتهديدات النمذجة
- فهم كيفية تمكين الذكاء الاصطناعي وتعزيز نواقل الهجوم - التزييف العميق، وانتحال الهوية، والهندسة الاجتماعية، والاستطلاع، والتعتيم، وتوليد البرامج الضارة المؤتمتة، وDDoS
- أتمتة مهام الأمان باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي، وأدوات البرمجة النصية (رمز منخفض/بدون كود)، وتكامل CI/CD، وتحليل تكوين البرامج، والنشر/التراجع الآلي
- شرح هياكل الإدارة التنظيمية للذكاء الاصطناعي - نماذج مركز التميز للذكاء الاصطناعي، والأدوار المتعلقة بالذكاء الاصطناعي (البيانات) عالم، ومهندس الذكاء الاصطناعي، ومهندس تعلم الآلة، ومهندس أمان الذكاء الاصطناعي، ومهندس حوكمة الذكاء الاصطناعي، ومدقق الذكاء الاصطناعي، وغيرهم)، وسياسات وإجراءات الذكاء الاصطناعي
- تقييم المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي - العدالة، والموثوقية، والشفافية، والخصوصية التفاضلية، وقابلية الشرح، والشمول، والمساءلة، ومخاطر الملكية الفكرية، ومخاطر النظام المستقل، والذكاء الاصطناعي في الظل.
- التنقل في أطر الامتثال - قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، ومعايير منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية، ومعايير ISO AI، وإطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي NIST (AIRMF)، وسياسات الشركة (المعاقب عليها مقابل الذكاء الاصطناعي غير المصرح به، والنماذج الخاصة مقابل العامة، وإدارة البيانات الحساسة)، وتقييمات امتثال الجهات الخارجية، وسيادة البيانات
- 1.0 مفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية المتعلقة بالأمن السيبراني — 17%
- 2.0 تأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي — 40%
- 3.0 الأمن بمساعدة الذكاء الاصطناعي — 24%
- 4.0 حوكمة الذكاء الاصطناعي والمخاطر والامتثال — 19%
- أنواع الذكاء الاصطناعي وتقنياته - الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتعلم الآلي، والتعلم الإحصائي، والمحولات، والتعلم العميق، وشبكات GAN، ومعالجة اللغات الطبيعية، وماجستير إدارة الأعمال، وSLMs
- تقنيات التدريب النموذجية - التعلم الخاضع للإشراف، وغير الخاضع للإشراف التعلم، والتعلم المعزز، والتعلم الموحد، والضبط، والعصور، والتشذيب، والتكميم.
- الهندسة السريعة - مطالبات النظام، ومطالبات المستخدم، والمطالبة بصفر طلقة، وطلقة واحدة، ومتعددة الطلقات، وأدوار النظام، والقوالب. التضمين
- أمان دورة حياة الذكاء الاصطناعي - محاذاة حالة استخدام الأعمال، وجمع البيانات، والإعداد، وتطوير النماذج، والتقييم، والنشر، والتحقق من الصحة، والمراقبة، والتعليقات، ومبادئ التصميم المرتكزة على الإنسان.
- نمذجة تهديدات الذكاء الاصطناعي - OWASP LLM Top 10، OWASP ML Security Top 10، MITRE ATLAS، MIT AI Risk Repository، CVE AI Working Group، وأطر نمذجة التهديدات
- ضوابط الأمان للذكاء الاصطناعي - تقييم النماذج، حواجز الحماية النموذجية، والقوالب السريعة، وجدران الحماية الفورية، وحدود المعدلات، وحدود الرمز المميز، وحصص الإدخال، وحدود الطريقة، وعناصر التحكم في الوصول إلى نقطة النهاية، واختبار حواجز الحماية.
- عناصر التحكم في الوصول - الوصول إلى النموذج، والوصول إلى البيانات، والوصول إلى الوكيل، والوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات.
- عناصر التحكم في أمان البيانات - التشفير (أثناء النقل، أثناء الراحة، قيد الاستخدام)، وإخفاء الهوية، وعلامات التصنيف، والتنقيح، والإخفاء، والتصغير
- مراقبة وتدقيق الذكاء الاصطناعي - المراقبة السريعة، ومراقبة السجل، والتسجيل. التعقيم، وحماية السجل، ومستويات الثقة في الاستجابة، ومراقبة المعدل، ومراقبة تكلفة الذكاء الاصطناعي، واكتشاف الهلوسة، وتدقيق الدقة، وتقييم التحيز والعدالة، وتدقيق الوصول
- تحليل هجمات الذكاء الاصطناعي - الحقن الفوري، وتسميم النماذج، وتسميم البيانات، وكسر الحماية، والتلاعب بالمدخلات، وهجمات الباب الخلفي، وهجمات طروادة، وعكس النموذج، وسرقة النموذج، واستدلال العضوية، وهجمات سلسلة التوريد بالذكاء الاصطناعي، ونقل هجمات التعلم، وتزييف النموذج، وهجمات سلامة المخرجات، والتعامل الآمن مع المخرجات، ونموذج DoS، والكشف عن المعلومات الحساسة، تصميم المكونات الإضافية غير الآمن، والوكالة المفرطة، والاعتماد المفرط، والتحايل على حواجز حماية الذكاء الاصطناعي
- عناصر التحكم التعويضية - جدران الحماية الفورية، وحواجز الحماية النموذجية، وعناصر التحكم في الوصول، وضوابط تكامل البيانات، والتشفير، والقوالب السريعة، وتحديد المعدل، والامتيازات الأقل
- أدوات الأمان التي تدعم الذكاء الاصطناعي - المكونات الإضافية IDE، والمكونات الإضافية للمتصفح، ومكونات CLI الإضافية، وروبوتات الدردشة، والمساعدين الشخصيين، وخوادم MCP لمطابقة التوقيع، وجودة التعليمات البرمجية، وتحليل الثغرات الأمنية، والأتمتة اختبار القلم، واكتشاف الحالات الشاذة، والتعرف على الأنماط، وإدارة الحوادث، ونمذجة التهديدات، واكتشاف الاحتيال، والترجمة، والتلخيص.
- ناقلات الهجوم المعززة بالذكاء الاصطناعي - التزييف العميق، وانتحال الشخصية، والمعلومات المضللة، والمعلومات المضللة، وشبكات الخصومة، والاستطلاع، والهندسة الاجتماعية، والتعتيم، وارتباط البيانات الآلي، وإنشاء الهجمات الآلية.
- الأتمتة الأمنية باستخدام الذكاء الاصطناعي - أدوات البرمجة النصية (رمز منخفض/بدون رمز)، وتوليف المستندات، وتذكرة الاستجابة للحوادث. الإدارة وإدارة التغيير ووكلاء الذكاء الاصطناعي وتكامل CI/CD (مسح التعليمات البرمجية، SCA، اختبار الوحدة، اختبار الانحدار، اختبار النموذج، النشر/التراجع الآلي)
- حوكمة الذكاء الاصطناعي - مركز التميز للذكاء الاصطناعي، وسياسات الذكاء الاصطناعي وإجراءاته، والأدوار المتعلقة بالذكاء الاصطناعي
- مخاطر الذكاء الاصطناعي - مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤولة (العدالة، والموثوقية، والسلامة، والشفافية، والخصوصية، والأمن، والخصوصية التفاضلية، وقابلية الشرح، والشمولية، والمساءلة، والاتساق، والتدريب على الوعي)، والتحيز، وتسرب البيانات، وفقدان السمعة، ومخاطر أداء النموذج، مخاطر الملكية الفكرية، ومخاطر النظام الذاتي، والذكاء الاصطناعي الظلي
- الامتثال للذكاء الاصطناعي - قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، ومعايير منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية، ومعايير ISO AI، وNIST AIRMF، وسياسات الشركة، وتقييمات امتثال الطرف الثالث، وسيادة البيانات.
ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:
(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)
يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)
0 تعليقات
تسجيل دخول
دورات مشابهة