AKYLADE AI Security Foundation (A/AISF) Full Course & Exam

Khóa học và bài thi đầy đủ AKYLADE AI Security Foundation (A/AISF)

Vượt qua bài thi AKYLADE AI Security Foundation (A/AISF) (AIF-001) ngay lần đầu tiên, bao gồm một bài thi thử hành!

4.6

(148 đánh giá)

1,352 học viên

Giảng viên

Jason Dion • 2.8 Million+ Enrollments Worldwide

Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao

50.000đ 399.000đ -87%

✓ Xem giỏ hàng và thanh toán

Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh

12.0 giờ video

184 bài giảng

22 bài quiz

Truy cập vĩnh viễn

Học trên mọi thiết bị

Cập nhật: 30/05/2026

#Ai Security #Artificial Intelligence #Nist Ai Rmf #Risk Management Frameworks

Bạn sẽ học được gì

Chuyên gia an ninh mạng bước vào lĩnh vực AI

Người thực hành quản lý rủi ro trong các tổ chức sử dụng AI

Cán bộ tuân thủ và pháp lý chịu trách nhiệm về quản trị AI

Kỹ sư và nhà phát triển AI tìm kiếm sự liên kết giữa bảo mật và độ tin cậy

Kiểm toán viên, nhà phân tích và tư vấn CNTT chuyên về công nghệ mới nổi

Chuyên gia chuẩn bị cho kỳ thi chứng chỉ AISF (AIF-001)

Yêu cầu

Hiểu biết cơ bản về an ninh mạng và các khái niệm CNTT

Quen thuộc chung với thuật ngữ AI/ML (được khuyến nghị nhưng không bắt buộc)

Máy tính có kết nối internet để thực hành và học tài liệu

Không yêu cầu kinh nghiệm trước trong phát triển AI

Đối tượng phù hợp

Chuyên gia an ninh mạng bước vào lĩnh vực AI

Người thực hành quản lý rủi ro trong các tổ chức sử dụng AI

Cán bộ tuân thủ và pháp lý chịu trách nhiệm về quản trị AI

Kỹ sư và nhà phát triển AI tìm kiếm sự liên kết giữa bảo mật và độ tin cậy

Kiểm toán viên, nhà phân tích và tư vấn CNTT chuyên về công nghệ mới nổi

Chuyên gia chuẩn bị cho kỳ thi chứng chỉ AISF (AIF-001)

Nội dung khóa học

22 phần • 184 bài giảng

1 Giới thiệu

2 Tải xuống hướng dẫn học tập miễn phí của bạn

3 Mẹo thi

4 Lộ trình An ninh AI

1 Kiến thức cơ bản về Trí tuệ Nhân tạo (OBJ 1.1)

2 Trí tuệ Nhân tạo (AI) (OBJ 1.1)

3 Học máy (ML) (OBJ 1.1)

4 Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) (OBJ 1.1)

5 Thị giác Máy tính (OBJ 1.1)

6 Học sâu (OBJ 1.1)

7 AI Tạo sinh (GenAI) (OBJ 1.1)

8 Nghiên cứu tình huống: GPT của OpenAI

1 Học máy (ML) và Học sâu (DL) (OBJ 1.1 và OBJ 1.2)

2 Kỹ thuật Học máy (OBJ 1.1)

3 Thuật toán Học máy (OBJ 1.1)

4 Mạng Nơ-ron (OBJ 1.2)

5 Kiến trúc Mạng Nơ-ron (OBJ 1.2)

6 Huấn luyện Mạng Nơ-ron (OBJ 1.2)

7 Tiền xử lý Dữ liệu (OBJ 1.2)

8 Phương pháp Tiền xử lý Dữ liệu (OBJ 1.2)

9 Ứng dụng của Học sâu (OBJ 1.2)

10 Nghiên cứu tình huống: Phát hiện Gian lận

1 Vòng đời AI (OBJ 1.3)

2 Giai đoạn Một - Lập kế hoạch và Thiết kế (OBJ 1.3)

3 Giai đoạn Hai - Thu thập và Xử lý Dữ liệu (OBJ 1.3)

4 Giai đoạn Ba - Xây dựng và Sử dụng Mô hình (OBJ 1.3)

5 Giai đoạn Bốn - Xác minh và Kiểm định (OBJ 1.3)

6 Giai đoạn Năm - Triển khai và Sử dụng (OBJ 1.3)

7 Giai đoạn Sáu - Vận hành và Giám sát (OBJ 1.3)

8 Giai đoạn Bảy - Sử dụng hoặc Chịu tác động (OBJ 1.3)

9 Các chiều kích chính của Hệ thống AI (OBJ 1.3)

10 Phát triển Mô hình AI (OBJ 1.3)

11 Nghiên cứu tình huống: Healthfirst (OBJ 1.3)

1 Các tác nhân AI (OBJ 1.4)

2 Thiết kế AI (OBJ 1.4)

3 Phát triển AI (OBJ 1.4)

4 Triển khai AI (OBJ 1.4)

5 Vận hành và Giám sát (OBJ 1.4)

6 Kiểm tra, Đánh giá, Xác minh và Kiểm định (TEVV) (OBJ 1.4)

7 Yếu tố Con người (OBJ 1.4)

8 Chuyên gia Lĩnh vực (OBJ 1.4)

9 Đánh giá Tác động AI (OBJ 1.4)

10 Mua sắm (OBJ 1.4)

11 Quản trị và Giám sát (OBJ 1.4)

12 Các tác nhân AI bổ sung (OBJ 1.4)

13 Nghiên cứu tình huống: Google Deepmind (OBJ 1.4)

1 Chiến lược và Cấp độ Trưởng thành AI (OBJ 1.5)

2 Hợp tác Liên chức năng (OBJ 1.5)

3 Vai trò và Trách nhiệm (OBJ 1.5)

4 Xây dựng Văn hóa Mạnh mẽ (OBJ 1.5)

5 Căn chỉnh Chiến lược AI (OBJ 1.5)

6 Phát triển và Thực hiện Chiến lược AI (OBJ 1.5)

7 Phát triển Lộ trình (OBJ 1.5)

8 Giám sát và Đánh giá Sáng kiến AI (OBJ 1.5)

9 Cấp độ Trưởng thành AI (OBJ 1.5)

10 Đánh giá Trạng thái Hiện tại của AI (OBJ 1.5)

11 Phỏng vấn và Khảo sát (OBJ 1.5)

12 Xác định Khoảng trống Năng lực (OBJ 1.5)

13 Nghiên cứu tình huống: Microsoft (OBJ 1.5)

1 Quản lý Rủi ro AI (OBJ 2.1 và OBJ 2.2)

2 Rủi ro (OBJ 2.1)

3 Mức chịu đựng Rủi ro (OBJ 2.1)

4 Khẩu vị Rủi ro (OBJ 2.1)

5 Các loại Rủi ro (OBJ 2.1)

6 Xử lý Rủi ro (OBJ 2.1)

7 Đo lường Rủi ro (OBJ 2.2)

8 Công cụ Quản lý Rủi ro (OBJ 2.2)

9 Nghiên cứu tình huống: Amazon (OBJ 2.1 và OBJ 2.2)

1 Đánh giá Rủi ro AI (OBJ 2.3)

2 Nhận diện Rủi ro (OBJ 2.3)

3 Phân tích Rủi ro (OBJ 2.3)

4 Đánh giá Rủi ro (OBJ 2.3)

5 Giảm thiểu Rủi ro (OBJ 2.3)

6 Tài liệu và Báo cáo (OBJ 2.3)

7 Giám sát và Xem xét (OBJ 2.3)

8 Nghiên cứu tình huống: The Apple Card (OBJ 2.3)

1 Quản trị AI (OBJ 2.4)

2 Tích hợp trong Quản trị (OBJ 2.4)

3 Tài liệu trong Quản trị (OBJ 2.4)

4 Hướng dẫn Phát triển (OBJ 2.4)

5 Hướng dẫn và Tiêu chuẩn Mới nổi (OBJ 2.4)

6 Vai trò và Trách nhiệm Quản trị (OBJ 2.4)

7 Nghiên cứu tình huống: IBM Watson for Oncology (OBJ 2.4)

1 Độ tin cậy của Hệ thống AI (OBJ 3.1 và OBJ 3.2)

2 Hợp lệ và Đáng tin cậy (OBJ 3.1)

3 An toàn (OBJ 3.1)

4 Bảo mật và Linh hoạt (OBJ 3.1)

5 Có trách nhiệm giải trình và Minh bạch (OBJ 3.1)

6 Có thể giải thích và Diễn giải được (OBJ 3.1)

7 Bảo vệ Quyền riêng tư (OBJ 3.1)

8 Công bằng với Định kiến Có hại được Quản lý (OBJ 3.1)

9 Cân bằng các Đặc tính (OBJ 3.2)

10 Nghiên cứu tình huống: Uber (OBJ 3.1 và OBJ 3.2)

1 Các tác nhân Đe dọa AI (OBJ 3.4)

2 Tác nhân Đe dọa Bên ngoài (OBJ 3.4)

3 Tác nhân Đe dọa Nội bộ (OBJ 3.4)

4 Tác nhân Đe dọa Chuỗi Cung ứng (OBJ 3.4)

5 Động cơ của Tác nhân Đe dọa (OBJ 3.4)

6 Nghiên cứu tình huống: Tác nhân Đe dọa Liên quan đến Nhà nước (OBJ 3.4)

1 Rủi ro và Tác động Xã hội của AI (OBJ 3.5)

2 Nguyên tắc Đạo đức (OBJ 3.5)

3 Công bằng và Bình đẳng (OBJ 3.5)

4 Định kiến và Phân biệt đối xử (OBJ 3.5)

5 Tính minh bạch và Khả năng giải thích (OBJ 3.5)

6 Trách nhiệm giải trình và Trách nhiệm (OBJ 3.5)

7 Quyền riêng tư Dữ liệu (OBJ 3.5)

8 Rủi ro (OBJ 3.5)

9 Tác động Xã hội (OBJ 3.5)

10 Giảm thiểu Rủi ro và Tác động Xã hội (OBJ 3.5)

11 Nghiên cứu tình huống: Compas (OBJ 3.5)

1 Nhận diện, Tài liệu hóa và Giảm thiểu Rủi ro Hệ thống AI (OBJ 3.3)

2 Nhận diện Rủi ro (OBJ 3.3)

3 Nhận diện Rủi ro Bảo mật Tiềm ẩn (OBJ 3.3)

4 Nhận diện Rủi ro Đạo đức và Xã hội (OBJ 3.3)

5 Nhận diện Rủi ro Vận hành (OBJ 3.3)

6 Giảm thiểu Rủi ro (OBJ 3.3)

7 Triển khai Kiểm soát Bảo mật (OBJ 3.3)

8 Xử lý Định kiến và Tính công bằng (OBJ 3.3)

9 Tăng cường Tính minh bạch và Khả năng giải thích (OBJ 3.3)

10 Củng cố Bảo vệ Quyền riêng tư (OBJ 3.3)

11 Đảm bảo Độ bền vững và Độ tin cậy (OBJ 3.3)

12 Phát triển Kế hoạch Quản lý Rủi ro (OBJ 3.3)

13 Thực hiện Giám sát và Cải tiến Liên tục (OBJ 3.3)

14 Nghiên cứu tình huống: Crowdstrike (OBJ 3.3)

1 Công nghệ, Công cụ và Trường hợp Sử dụng AI (OBJ 1.6)

2 Framework và Thư viện AI (OBJ 1.6)

3 Nền tảng và Dịch vụ AI (OBJ 1.6)

4 Trường hợp Sử dụng Tài chính (OBJ 1.6)

5 Trường hợp Sử dụng Chăm sóc Sức khỏe (OBJ 1.6)

6 Trường hợp Sử dụng Sản xuất (OBJ 1.6)

7 Trường hợp Sử dụng Bán lẻ (OBJ 1.6)

8 Nghiên cứu tình huống: Nền tảng Nvidia Omniverse (OBJ 1.6)

1 Khung Quản lý Rủi ro AI của NIST (NIST AI RMF) (OBJ 4.1)

2 Lõi của NIST AI RMF (OBJ 4.1)

3 Các thành phần của Lõi (OBJ 4.1)

4 Thách thức Triển khai (OBJ 4.1)

5 Căn chỉnh với Mục tiêu Kinh doanh (OBJ 4.1)

6 Thực hành Tốt nhất của NIST AI RMF (OBJ 4.1)

7 Nghiên cứu tình huống: Amazon Web Services (AWS) (OBJ 4.1)

1 Chức năng Quản trị (Govern) (OBJ 4.2)

2 Quản trị 1 (OBJ 4.2)

3 Quản trị 2 (OBJ 4.2)

4 Quản trị 3 (OBJ 4.2)

5 Quản trị 4 (OBJ 4.2)

6 Quản trị 5 (OBJ 4.2)

7 Quản trị 6 (OBJ 4.2)

8 Nghiên cứu tình huống: Chức năng Quản trị (OBJ 4.2)

1 Chức năng Ánh xạ

2 Map 1 (OBJ 4.3)

3 Map 2 (OBJ 4.3)

4 Map 3 (OBJ 4.3)

5 Map 4 (OBJ 4.3)

6 Map 5 (OBJ 4.3)

7 Case Study: Map Function (OBJ 4.3)

1 The Measure Function (OBJ 4.4)

2 Measure 1 (OBJ 4.4)

3 Measure 2 (OBJ 4.4)

4 Measure 3 (OBJ 4.4)

5 Measure 4 (OBJ 4.4)

6 Case Study: Measure Function (OBJ 4.4)

1 The Manage Function (OBJ 4.5)

2 Manage 1 (OBJ 4.5)

3 Manage 2 (OBJ 4.5)

4 Quản lý 3 (Mục tiêu 4.5)

5 Quản lý 4 (Mục tiêu 4.5)

6 Nghiên cứu tình huống: Chức năng Quản lý (Mục tiêu 4.5)

1 Hồ sơ NIST AI RMF (Mục tiêu 5.1)

2 Hồ sơ (Mục tiêu 5.1)

3 Các thành phần của một Hồ sơ (Mục tiêu 5.1)

4 Quản lý và Lịch trình Hệ thống AI (Mục tiêu 5.1)

5 Phương pháp Ưu tiên hóa các Phân mục (Mục tiêu 5.1)

6 Các trường hợp sử dụng Hồ sơ (Mục tiêu 5.1)

7 Nghiên cứu tình huống: UC Berkeley (Mục tiêu 5.1)

1 Cách sử dụng Hồ sơ NIST AI RMF (Mục tiêu 5.2 và 5.3)

2 Tạo lập một Hồ sơ (Mục tiêu 5.2 và 5.3)

3 Triển khai một Hồ sơ (Mục tiêu 5.2 và 5.3)

4 Cập nhật một Hồ sơ (Mục tiêu 5.2 và 5.3)

5 Tùy chỉnh một Hồ sơ (Mục tiêu 5.2 và 5.3)

6 Các thách thức liên quan đến Hồ sơ (Mục tiêu 5.2 và 5.3)

7 Thực hành tốt nhất cho Hồ sơ (Mục tiêu 5.3)

8 Công cụ triển khai và hỗ trợ Hồ sơ

9 Nghiên cứu tình huống: Workday

1 Kết luận

2 BỔ SUNG: Bước tiếp theo là gì?

Giới thiệu khóa học

The AKYLADE AI Security Foundation (A/AISF) Certification Course is designed to introduce professionals to the foundational principles of AI security and governance. This course emphasizes critical areas such as AI risk management, trustworthy AI system characteristics, and how to apply the NIST AI Risk Management Framework (RMF). Learners will gain the knowledge necessary to understand and manage the security risks of AI systems across their entire lifecycle.

Domain Discussion

The A/AISF exam content is divided into five domains, each representing a key focus area in AI security. The breakdown of the course content by percentage is as follows:

Artificial Intelligence Concepts (23%)
This domain lays the foundation by explaining AI fundamentals including machine learning, deep learning, neural networks, data preprocessing, AI lifecycle stages, and maturity models. Learners will also explore AI actors, tools, platforms, and real-world use cases across industries.
AI Risk Management (17%)
Focuses on the identification, assessment, and mitigation of AI-related risks. Topics include risk measurement, risk treatment methods, governance structures, and integration of AI risk management within organizational policies and frameworks.
AI Risks and Trustworthiness (22%)
Explores the characteristics of trustworthy AI systems such as fairness, transparency, accountability, and privacy. Learners will examine how to identify and respond to ethical, social, and technical risks, and understand the roles and motivations of AI threat actors.
NIST AI RMF Core (23%)
Covers the four core functions of the NIST AI Risk Management Framework—Govern, Map, Measure, and Manage. Learners will develop the skills to apply these functions to real-world AI risk management scenarios and align them with organizational objectives.
NIST AI RMF Profiles (15%)
Teaches how to develop and tailor AI RMF Profiles to specific organizational needs. Learners will explore profile components, decision-making responsibilities, profile implementation steps, and tools to support AI risk management.

Course Features

This course includes a comprehensive study guide, knowledge check quizzes, and a full-length practice exam. The study guide walks through each domain with clear explanations and examples. Quizzes help reinforce understanding throughout the course, and the practice exam simulates the real certification experience, helping learners gauge their readiness and build exam confidence.

Take the first step toward mastering AI security!

Enroll in the AKYLADE AI Security Foundation (A/AISF) (AIF-001) certification course today and gain the practical knowledge and credentials to support secure, ethical, and compliant AI systems. Prepare with confidence—pass the exam and lead the future of secure AI.

What Other Students Are Saying About Our Courses:

Everything so far is clear cut what to expect from this course. (Alston S., 5 stars)
Great course!! I am really learning & enjoying the course. Thanks! (Suresh S., 5 stars)
The explanations and examples have really helped me to understand concepts I struggled with. (Muzzammil V., 5 stars)

Upon completion of this course, you will earn 13 CEUs towards the renewal of your CompTIA Tech+, A+, Network+, Security+, Linux+, Cloud+, PenTest+, CySA+, or CASP+ certifications.