| فئة | أمن الذكاء الاصطناعي, الإنجليزية, الذكاء الاصطناعي الفني, جميع الدورات, لغة, متوفر الآن, مُخترِق أخلاقي / مُختبِر اختراق |
|---|---|
| اسم البرنامج | الذكاء الاصطناعي + القرصان الأخلاقي™ |
| مدة | بقيادة مدرب:5 أيام (حضوري أو افتراضي) | يسير بخطى ذاتية:40 ساعة (5 أيام) |
| المتطلبات الأساسية | إتقان البرمجة: الإلمام بلغات Python وJava وC++ وغيرها، لأغراض الأتمتة وكتابة السكربتات. أساسيات الشبكات: استيعاب بروتوكولات الشبكات، وتقسيم الشبكات الفرعية (Subnetting)، وجدران الحماية، والتوجيه (Routing). المعرفة بأنظمة التشغيل: إتقان استخدام نظامي التشغيل Windows وLinux. أساسيات الأمن السيبراني: الإلمام بالمفاهيم الجوهرية للأمن السيبراني، بما في ذلك التشفير، والمصادقة، وضوابط الوصول، والبروتوكولات الأمنية. أساسيات التعلم الآلي: استيعاب مفاهيم التعلم الآلي، وخوارزمياته، وكيفية تطبيقه بشكل أساسي. تقنيات الويب: استيعاب تقنيات الويب، بما في ذلك بروتوكولات HTTP/HTTPS، وخوادم الويب. |
| تنسيق الامتحان | 50 سؤالاً، نسبة النجاح 70%، المدة 90 دقيقة، اختبار عبر الإنترنت تحت المراقبة. |
سيكتسب المتعلمون القدرة على دمج أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي في ممارسات الأمن السيبراني. ويشمل ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي في مهام الاختراق الأخلاقي، مثل الاستطلاع، وتقييم الثغرات الأمنية، واختبار الاختراق، والاستجابة للحوادث.
سيكتسب الطلاب مهارات في تطبيق خوارزميات التعلم الآلي للكشف عن الأنماط والسلوكيات غير المعتادة التي قد تشير إلى تهديدات أمنية محتملة. وتُعد هذه القدرة ضرورية لتحديد المخاطر والتخفيف من حدتها بشكل استباقي قبل أن تتفاقم.
سيدرك المتعلمون كيفية توظيف الذكاء الاصطناعي لتعزيز أنظمة إدارة الهوية والوصول (IAM)، وهو أمر بالغ الأهمية لضمان الوصول الآمن إلى الموارد داخل المؤسسة. ويشمل ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات المصادقة وإدارة أذونات المستخدمين بأسلوب أكثر ديناميكية وأماناً.
سيكون الطلاب مؤهلين لاستخدام الذكاء الاصطناعي من أجل تعديل بروتوكولات الأمان وتحسينها بشكل ديناميكي، استناداً إلى تحليل البيانات في الوقت الفعلي وتقييم التهديدات. كما سيستكشف المتعلمون كيفية قيام خوارزميات الذكاء الاصطناعي بالتنبؤ بالاختراقات الأمنية المحتملة والاستجابة لها، وذلك من خلال التعديل التلقائي لقواعد جدران الحماية، وإعدادات الأمان، وغيرها من التدابير الوقائية.
معاينة لمقدمة الدورة
1.1 مقدمة في القرصنة الأخلاقية
1.2 منهجية القرصنة الأخلاقية
1.3 الإطار القانوني والتنظيمي
1.4 أنواع القراصنة ودوافعهم
1.5 تقنيات جمع المعلومات
1.6 تتبع الأثر والاستطلاع
1.7 فحص الشبكات
1.8 تقنيات التعداد
2.1 الذكاء الاصطناعي في القرصنة الأخلاقية
2.2 أساسيات الذكاء الاصطناعي
2.3 نظرة عامة على تقنيات الذكاء الاصطناعي
2.4 التعلم الآلي في الأمن السيبراني
2.5 معالجة اللغات الطبيعية (NLP) للأمن السيبراني
2.6 التعلم العميق للكشف عن التهديدات
2.7 التعلم الآلي العدائي في الأمن السيبراني
2.8 منصات استخبارات التهديدات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
2.9 أتمتة الأمن السيبراني باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.1 أدوات كشف التهديدات القائمة على الذكاء الاصطناعي
3.2 أطر عمل التعلم الآلي للاختراق الأخلاقي
3.3 أدوات اختبار الاختراق المعززة بالذكاء الاصطناعي
3.4 أدوات التحليل السلوكي للكشف عن الحالات الشاذة
3.5 حلول أمن الشبكات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
3.6 الماسحات الضوئية الآلية للثغرات الأمنية
3.7 الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الويب
3.8 الذكاء الاصطناعي للكشف عن البرمجيات الخبيثة وتحليلها
3.9 أدوات الأمن المعرفي
4.1 مقدمة في الاستطلاع ضمن مجال القرصنة الأخلاقية
4.2 الاستطلاع التقليدي مقابل الاستطلاع المدعوم بالذكاء الاصطناعي
4.3 تحديد بصمة نظام التشغيل آلياً باستخدام الذكاء الاصطناعي
4.4 تقنيات فحص المنافذ المعززة بالذكاء الاصطناعي
4.5 التعلم الآلي لرسم خرائط الشبكات
4.6 استطلاع الهندسة الاجتماعية المدعوم بالذكاء الاصطناعي
4.7 التعلم الآلي في استخبارات المصادر المفتوحة (OSINT)
4.8 تعداد نظام أسماء النطاقات (DNS) المعزز بالذكاء الاصطناعي، وبناء ملفات تعريف الأهداف المدعوم بالذكاء الاصطناعي
5.1 المسح الآلي للثغرات الأمنية باستخدام الذكاء الاصطناعي
5.2 أدوات اختبار الاختراق المعززة بالذكاء الاصطناعي
5.3 التعلم الآلي لتقنيات الاستغلال الأمني
5.4 اختبار أمان التطبيقات الديناميكي (DAST) باستخدام الذكاء الاصطناعي
5.5 اختبار الضبابية (Fuzz Testing) المدفوع بالذكاء الاصطناعي
5.6 التعلم الآلي العدائي في اختبار الاختراق
5.7 التوليد الآلي للتقارير باستخدام الذكاء الاصطناعي
5.8 نمذجة التهديدات القائمة على الذكاء الاصطناعي
5.9 التحديات والاعتبارات الأخلاقية في اختبار الاختراق المدفوع بالذكاء الاصطناعي
6.1 التعلم المُشرف للكشف عن التهديدات
6.2 التعلم غير المُشرف للكشف عن الشذوذات
6.3 التعلم بالتعزيز لتدابير الأمن التكيفية
6.4 معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لاستخبارات التهديدات
6.5 التحليل السلوكي باستخدام التعلم الآلي
6.6 التعلم التجميعي لتحسين التنبؤ بالتهديدات
6.7 هندسة الميزات في تحليل التهديدات
6.8 التعلم الآلي في أمن نقاط النهاية
6.9 الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في تحليل التهديدات
7.1 المقاييس الحيوية السلوكية لمصادقة المستخدمين
7.2 نماذج التعلم الآلي لتحليل سلوك المستخدمين
7.3 التحليل السلوكي لحركة مرور الشبكة
7.4 المراقبة السلوكية لنقاط النهاية
7.5 تحليل السلاسل الزمنية للكشف عن الحالات الشاذة
7.6 المناهج الاستدلالية للكشف عن الحالات الشاذة
7.7 استقصاء التهديدات المدعوم بالذكاء الاصطناعي
7.8 تحليلات سلوك المستخدم والكيانات (UEBA)
7.9 التحديات والاعتبارات في التحليل السلوكي
8.1 الفرز الآلي للتهديدات باستخدام الذكاء الاصطناعي
8.2 التعلم الآلي لتصنيف التهديدات
8.3 دمج استخبارات التهديدات في الوقت الفعلي
8.4 التحليلات التنبؤية في الاستجابة للحوادث
8.5 التحقيق الجنائي في الحوادث المدفوع بالذكاء الاصطناعي
8.6 استراتيجيات الاحتواء والاستئصال الآلية
8.7 التحليل السلوكي في الاستجابة للحوادث
8.8 التحسين المستمر عبر التغذية الراجعة من التعلم الآلي
8.9 التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في معالجة الحوادث
9.1 تقنيات مصادقة المستخدم المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
9.2 المقاييس الحيوية السلوكية للتحكم في الوصول
9.3 الكشف عن الحالات الشاذة القائم على الذكاء الاصطناعي في إدارة الهوية والوصول (IAM)
9.4 سياسات الوصول الديناميكية باستخدام التعلم الآلي
9.5 إدارة الوصول المتميز (PAM) المعززة بالذكاء الاصطناعي
9.6 المصادقة المستمرة باستخدام التعلم الآلي
9.7 التزويد الآلي لحسابات المستخدمين وإلغاء تزويدها
9.8 المصادقة القائمة على المخاطر باستخدام الذكاء الاصطناعي
9.9 الذكاء الاصطناعي في حوكمة الهوية وإدارتها (IGA)
10.1 الهجمات العدائية على نماذج الذكاء الاصطناعي
10.2 ممارسات التدريب الآمن للنماذج
10.3 خصوصية البيانات في أنظمة الذكاء الاصطناعي
10.4 النشر الآمن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
10.5 قابلية الشرح والتفسير لنماذج الذكاء الاصطناعي
10.6 المتانة والمرونة في الذكاء الاصطناعي
10.7 النقل والمشاركة الآمنة لنماذج الذكاء الاصطناعي
10.8 المراقبة المستمرة واكتشاف التهديدات للذكاء الاصطناعي
11.1 اتخاذ القرارات الأخلاقية في الأمن السيبراني
11.2 التحيز والإنصاف في خوارزميات الذكاء الاصطناعي
11.3 الشفافية والقابلية للتفسير في أنظمة الذكاء الاصطناعي
11.4 مخاوف الخصوصية في الأمن السيبراني القائم على الذكاء الاصطناعي
11.5 المساءلة والمسؤولية في أمن الذكاء الاصطناعي
11.6 أخلاقيات مشاركة استخبارات التهديدات
11.7 حقوق الإنسان والذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني
11.8 الامتثال التنظيمي والمعايير الأخلاقية
11.9 القرصنة الأخلاقية والإفصاح المسؤول
12.1 دراسة حالة 1: رصد التهديدات والاستجابة لها المعززان بالذكاء الاصطناعي
12.2 دراسة حالة 2: القرصنة الأخلاقية مع تكامل الذكاء الاصطناعي
12.3 دراسة حالة 3: الذكاء الاصطناعي في إدارة الهوية والوصول (IAM)
12.4 دراسة حالة 4: النشر الآمن لأنظمة الذكاء الاصطناعي
1. فهم وكلاء الذكاء الاصطناعي
2. دراسات حالة
3. تدريب عملي على وكلاء الذكاء الاصطناعي
يُحلل التهديدات السيبرانية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، ويراقب الأنظمة الأمنية، ويُوصي بحلول لتعزيز سلامة الشبكة.
يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد الثغرات الأمنية في الأنظمة واستغلالها، مما يضمن متانتها في مواجهة الهجمات السيبرانية المحتملة.
يُجري تحقيقات في الحلول الأمنية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ويستكشف التهديدات الناشئة، ويُطوِّر آليات دفاع مبتكرة للأمن السيبراني.
متخصص في التقييمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحديد الثغرات الأمنية في البنى التحتية التقنية، وتحليلها، وترتيب أولوياتها.
يكتسب المشاركون رؤى شاملة حول دور الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني، ويتعلمون تقنيات متقدمة تُعد ضرورية في ممارسات الاختراق الأخلاقي الحديثة. كما يزود هذا الاعتماد التعليمي المتعلمين بمهارات متطورة تحظى بتقدير كبير في قطاع الأمن السيبراني.
تُعد هذه الشهادة خياراً مثالياً للقراصنة الأخلاقيين الطموحين وخبراء الأمن السيبراني الراغبين في دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي ضمن مهاراتهم؛ كما أنها تلبي تطلعات عشاق التقنية الساعين للبقاء في طليعة المشهد الرقمي المتسارع التطور.
سيكتسب المشاركون خبرة عملية في استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز أساليب الاختراق الأخلاقي. تشمل المهارات الاستطلاع المدعوم بالذكاء الاصطناعي، وتقييم الثغرات الأمنية، واختبار الاختراق، وتحليل التهديدات، والاستجابة للحوادث، وإدارة الهوية والوصول. بالإضافة إلى ذلك، سيتعلم المشاركون كيفية تأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي ومعالجة الاعتبارات الأخلاقية في مجال الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني.
يُوصى بامتلاك معرفة أساسية بمبادئ الأمن السيبراني، والإلمام بلغات البرمجة مثل Python. كما تُعد الخبرة السابقة في مجال القرصنة الأخلاقية أو الذكاء الاصطناعي ميزة إضافية، ولكنها ليست إلزامية.
بخلاف الدورات التقليدية، تدمج هذه الشهادة بشكل فريد تقنيات الذكاء الاصطناعي في ممارسات القرصنة الأخلاقية. وتركز على الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي لتعزيز إجراءات الأمن السيبراني، مما يوفر نهجًا استشرافيًا للدفاع الرقمي.
70%
50 أسئلة اختيار من متعدد/إجابات متعددة
