2.1 Ёс зүйтэй хакинг дахь AI-ийн үүрэг 

2.2 AI-ийн үндсэн суурь 

2.3 AI технологиудын тойм 

2.4 Кибер аюулгүй байдал дахь Машин сургалт (ML) 

2.5 Кибер аюулгүй байдалд зориулсан NLP (Байгалийн хэл боловсруулалт) 

2.6 Аюулыг илрүүлэх Гүн сургалт (Deep Learning)

 2.7 Кибер аюулгүй байдал дахь "Adversarial Machine Learning" (Дайсны AI) 

2.8 AI-д суурилсан аюулын мэдээллийн (Threat Intelligence) платформууд 

2.9 AI-аар кибер аюулгүй байдлыг автоматжуулах нь

3.1 AI-д суурилсан аюул илрүүлэх хэрэгслүүд 

3.2 Ёс зүйтэй хакингт зориулсан Машин сургалтын фрэймворкүүд 

3.3 AI-аар чадавхжсан нэвтрэлтийн тестийн (Penetration Testing) хэрэгслүүд 

3.4 Гаж үйлдлийг илрүүлэх зан төлөвийн шинжилгээний хэрэгслүүд

3.5 AI-д суурилсан сүлжээний аюулгүй байдлын шийдлүүд 

3.6 Автоматжуулсан эмзэг байдлын скайнер (Vulnerability Scanners) 

3.7 Веб аппликейшн дахь AI 

3.8 Хортой программ (Malware) илрүүлэх ба шинжлэх AI 

3.9 Танин мэдэхүйн (Cognitive) аюулгүй байдлын хэрэгслүүд

4.1 Ёс зүйтэй хакинг дахь тандан судалгааны удиртгал 

4.2 Уламжлалт ба AI-д суурилсан тандан судалгааны ялгаа 

4.3 AI ашиглан үйлдлийн системийг (OS) автоматаар тодорхойлох 

4.4 AI-аар сайжруулсан порт скайнердах техникүүд 

4.5 Сүлжээний зураглал гаргах Машин сургалт 

4.6 Сошиал инженерчлэлийн тандан судалгаанд AI ашиглах 

4.7 Нээлттэй эх сурвалжийн тагнуул (OSINT) дахь Машин сургалт 

4.8 AI-аар сайжруулсан DNS тооллого ба байг (Target) профиль хийх

5.1 AI ашиглан эмзэг байдлыг автоматаар скайнердах 

5.2 AI-аар сайжруулсан нэвтрэлтийн тестийн хэрэгслүүд 

5.3 Халдлагын (Exploitation) техникүүдэд зориулсан Машин сургалт 

5.4 AI-д суурилсан динамик аппликейшны аюулгүй байдлын тест (DAST) 

5.5 AI-д суурилсан Фъзз тест (Fuzz Testing) 

5.6 Нэвтрэлтийн тест дэх "Adversarial Machine Learning" 

5.7 AI ашиглан тайланг автоматаар гаргах 

5.8 AI-д суурилсан аюулын загварчлал (Threat Modeling)

6.1 Аюулыг илрүүлэх Багштай сургалт (Supervised Learning) 

6.2 Гаж үйлдлийг илрүүлэх Багшгүй сургалт (Unsupervised Learning) 

6.3 Дасан зохицох аюулгүй байдлын "Арматурчлагдсан сургалт" (Reinforcement Learning) 

6.4 Аюулын мэдээлэлд (Threat Intelligence) зориулсан NLP

 6.5 Машин сургалт ашиглан зан төлөвийн шинжилгээ хийх

6.6 Аюулыг урьдчилан таамаглах "Ensemble Learning" 

6.7 Аюулын шинжилгээний Фьючер инженерчлэл (Feature Engineering) 

6.8 Төгсгөлийн цэгийн (Endpoint) аюулгүй байдал дахь Машин сургалт 

6.9 Аюулын шинжилгээ дэх "Тайлбарлаж болохуйц AI" (Explainable AI)

7.1 Хэрэглэгчийн баталгаажуулалтад зориулсан зан төлөвийн биометрик 

7.2 Хэрэглэгчийн зан төлөвийн шинжилгээний Машин сургалтын загварууд 

7.3 Сүлжээний траффикийн зан төлөвийн шинжилгээ 

7.4 Төгсгөлийн цэгийн (Endpoint) зан төлөвийн хяналт 

7.5 Гаж үйлдлийг илрүүлэх "Хугацааны цувааны шинжилгээ" 

7.6 Гаж үйлдлийг илрүүлэх Эвристик аргууд 

7.7 AI-д суурилсан аюул хайлт (Threat Hunting) 

7.8 Хэрэглэгч ба байгууллагын зан төлөвийн шинжилгээ (UEBA)

8.1 AI ашиглан аюулыг автоматаар ангилах (Triage) 

8.2 Аюулыг ангилах (Classification) Машин сургалт 

8.3 Бодит цагийн аюулын мэдээллийг нэгтгэх 

8.4 Ослын хариу арга хэмжээний таамаглах шинжилгээ 

8.5 AI-д суурилсан ослын дижитал криминалистик (Forensics)

 8.6 Халдлагыг таслан зогсоох болон устгах автоматжуулсан стратегиуд 

8.7 Ослын хариу арга хэмжээ дэх зан төлөвийн шинжилгээ 

8.8 Машин сургалтын эргэх холбоогоор дамжуулан тасралтгүй сайжруулалт хийх 

8.9 Ослын үеийн Хүн-AI хамтын ажиллагаа

9.1 AI-д суурилсан хэрэглэгчийн баталгаажуулалтын техникүүд 

9.2 Хандалтын хяналтад зориулсан зан төлөвийн биометрик 

9.3 IAM систем дэх AI-д суурилсан гаж үйлдэл илрүүлэлт 

9.4 Машин сургалт ашиглан динамик хандалтын бодлого гаргах 

9.5 AI-аар сайжруулсан эрх бүхий хандалтын удирдлага (PAM) 

9.6 Машин сургалт ашиглан тасралтгүй баталгаажуулалт хийх (Continuous Auth) 

9.7 Хэрэглэгчийн эрх нээх, хаах процессыг автоматжуулах 

9.8 Эрсдэлд суурилсан баталгаажуулалт 

9.9 Таних тэмдгийн засаглал ба удирдлага дахь AI (IGA)

10.1 AI загварт хийх "Adversarial Attacks" (Дайсны халдлага) 

10.2 AI загварыг сургах аюулгүй практик үйл ажиллагаа 

10.3 AI систем дэх өгөгдлийн нууцлал 

10.4 AI аппликейшны аюулгүй нэвтрүүлэлт (Deployment) 

10.5 AI загварын тайлбарлагдах ба ойлгогдох байдал 

10.6 AI-ийн бат бөх байдал (Robustness) болон тэсвэртэй байдал (Resilience) 

10.7 AI загварыг аюулгүйгээр дамжуулах болон хуваалцах 

10.8 AI-ийн тасралтгүй хяналт ба аюул илрүүлэлт

11.1 Кибер аюулгүй байдал дахь ёс зүйт шийдвэр гаргалт 

11.2 AI алгоритм дахь хэвшмэл ойлголт (Bias) ба шударга байдал 

11.3 AI системийн ил тод байдал ба тайлбарлагдах байдал 

11.4 AI-д суурилсан аюулгүй байдал дахь хувийн нууцлалын асуудлууд 

11.5 AI аюулгүй байдал дахь хариуцлага ба үүрэг амлалт 

11.6 Аюулын мэдээллийг хуваалцах ёс зүй 

11.7 Кибер аюулгүй байдал дахь Хүний эрх ба AI 

11.8 Зохицуулалтын нийцэл (Compliance) ба ёс зүйн стандартууд 

11.9 Ёс зүйтэй хакинг ба хариуцлагатайгаар мэдээлэх (Disclosure)

12.1 Кэйс 1: AI-аар сайжруулсан аюул илрүүлэлт ба хариу арга хэмжээ 

12.2 Кэйс 2: AI-ийг нэгтгэсэн ёс зүйтэй хакинг хийх 

12.3 Кэйс 3: Таних тэмдэг ба хандалтын удирдлага (IAM) дахь AI 

12.4 Кэйс 4: AI системийг аюулгүйгээр нэвтрүүлэх (Deployment)