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AI+ 安全级别 3™ 1年访问权限（含考试）

• 利用深度学习进行网络防御 - 培养将深度学习模型应用于恶意软件检测、网络钓鱼识别和预测性威胁分析等高级安全用例的技能。
• 将人工智能应用于云和容器安全 - 深入了解人工智能如何加强对云平台和容器化应用程序的保护，重点关注可扩展性、自动化和主动威胁缓解。
• 利用人工智能加强身份和访问管理 - 了解如何利用人工智能改进身份验证、优化访问控制系统并确保身份验证流程的安全。
• 利用人工智能保护物联网环境 - 了解人工智能如何应对物联网特定的安全挑战，从检测受损设备到保护通信协议。

该认证的理想候选人是

• 网络安全专家
• 信息技术专家
• 安全专业分析师
• 网络安全领域的未来专业人员
• 合规和风险管理专业人员
• 商界领袖和企业高管
• 教师和讲师
• 政府和执法部门官员

• 安全工程的人工智能和机器学习基础
• 用于威胁检测和响应的机器学习
• 安全应用中的深度学习
• 对抗式人工智能在安全中的应用
• 网络安全中的人工智能
• 端点安全中的人工智能
• 安全人工智能系统工程
• 人工智能在云和容器安全中的应用
• 用于安全的人工智能和区块链
• 身份和访问管理（IAM）中的人工智能
• 用于物理和物联网安全的人工智能
• 顶点项目 - 人工智能安全系统工程

不要求强制性先决条件，但建议具备以下条件：

• AI+ 安全级别 1™ 和 2™ 认证：成功完成基础和高级 AI 安全培训。
• Python 编程（中级/高级）：精通 Python，包括 TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架。
• 机器学习专业知识：扎实了解深度学习、对抗式人工智能和模型训练技术。
• 网络安全能力（高级）：熟练掌握威胁检测、事件响应以及网络和端点安全。
• 人工智能在安全工程中的应用：熟悉利用人工智能进行身份和访问管理（IAM）、物联网安全和物理安全。
• 云与容器安全：在云安全、容器化和区块链技术方面经验丰富。
• 精通 Linux 和命令行：高级命令行技能，拥有在 Linux 环境中使用安全工具的实践经验。