AI + Security Level 2 ™ - eLearning (examen inclusief) Cyber security

Verbeter uw beveiligingsexpertise met de AI+Security Level 2 cursus en examenbundel. Beheers belangrijke AI-gestuurde beveiligingstactieken om opkomende technologieën te beschermen en te beveiligen.

De AI+ Security Level 2-certificering biedt een diepgaande verkenning van hoe kunstmatige intelligentie (AI) wordt geïntegreerd in cyberbeveiliging. De cursus begint met de basisprincipes van Python-programmeren, introduceert kernconcepten van AI en bouwt de vaardigheden op die nodig zijn om cyberdreigingen te identificeren en tegen te gaan met behulp van machine learning. Het curriculum gaat verder met gespecialiseerde onderwerpen zoals AI-aangedreven authenticatie en Generative Adversarial Networks (GAN's) voor het simuleren van aanvallen en het versterken van de verdediging.

Aan de hand van praktijkgerichte scenario's, praktische oefeningen en een afstudeerproject passen deelnemers AI-oplossingen toe op praktische cyberbeveiligingsuitdagingen. Het programma behandelt essentiële concepten zoals machine learning (ML), deep learning (DL) en natuurlijke taalverwerking (NLP) en stelt professionals in staat om digitale activa effectief te beschermen tegen steeds veranderende cyberrisico's.

Doelgroep

• Cybersecurityprofessionals en -analisten
• Penetratietesters
• Beveiligingsadviseurs
• Incidentresponders
• Beveiligingsingenieurs
• Threat hunters
• Compliance-auditors
• Netwerkbeveiligingsbeheerders
• Forensisch analisten
• IT-professionals en systeembeheerders
• Risicobeheerspecialisten
• Bedrijfsleiders en besluitvormers
• Softwareontwikkelaars

Vereiste

• Het voltooien van AI+ Security Level 1™ wordt aanbevolen, maar is niet vereist.
• Basiskennis van Python, inclusief variabelen, loops en functies.
• Inzicht in de CIA-triade, kernconcepten van cybersecurity en veelvoorkomende bedreigingen zoals malware.
• Algemene kennis van de basisprincipes van machine learning (geen technische expertise vereist).
• Bekendheid met netwerkinstellingen, inclusief IP-adressering en TCP/IP-protocollen.
• Basiskennis van Linux/opdrachtregels voor het navigeren en gebruiken van beveiligingstools.
• Interesse in het gebruik van AI voor realtime cybersecuritytoepassingen.
• Geen formele vereisten – certificering wordt uitsluitend toegekend op basis van examenprestaties.

Leerresultaten

• AI-aangedreven detectie van bedreigingen – Pas AI-algoritmen toe om cyberdreigingen zoals phishing, malware en ongebruikelijke netwerkactiviteiten te detecteren en erop te reageren.
• Gebruikersauthenticatie van de volgende generatie – Gebruik geavanceerde AI-methoden om identiteitsverificatie te versterken en ongeoorloofde toegang te voorkomen.
• Machine learning voor cyberbeveiliging – Maak gebruik van ML-technieken om gegevens te verwerken, potentiële aanvallen te voorspellen en nauwkeurige reacties op bedreigingen te geven.
• AI-ondersteunde penetratietests – Gebruik AI-tools om penetratietests te stroomlijnen en systeemkwetsbaarheden effectiever op te sporen dan met traditionele benaderingen.

Cursusinhoud

Module 1: Inleiding tot kunstmatige intelligentie (AI) en cyberbeveiliging

1.1 Inzicht in cyberbeveiliging en kunstmatige intelligentie (CSAI)

1.2 Een inleiding tot AI en de toepassingen ervan in cyberbeveiliging

1.3 Overzicht van de basisprincipes van cyberbeveiliging

1.4 Risico's in de praktijk identificeren en beperken

1.5 Een veerkrachtige en adaptieve beveiligingsinfrastructuur opbouwen

1.6 Verbetering van digitale verdedigingsmechanismen met behulp van CSAI

Module 2: Python-programmeren voor AI- en cyberbeveiligingsprofessionals

2.1 De programmeertaal Python en het belang ervan voor cyberbeveiliging

2.2 De programmeertaal Python en toepassingen in cyberbeveiliging

2.3 AI-scripting voor automatisering van cyberbeveiligingstaken

2.4 Data-analyse en -manipulatie met Python

2.5 Ontwikkeling van beveiligingstools met Python

Module 3: Toepassing van machine learning in cyberbeveiliging

3.1 Inzicht in de toepassing van machine learning in cyberbeveiliging

3.2 Detectie van afwijkingen voor gedragsanalyse

3.3 Dynamische en proactieve verdediging met behulp van machine learning

3.4 Bescherming van gevoelige gegevens en systemen tegen diverse cyberdreigingen

Module 4: Detectie van e-mailbedreigingen met AI

4.1 Machine learning gebruiken voor het detecteren van e-mailbedreigingen

4.2 Patronen analyseren en schadelijke inhoud markeren

4.3 Phishingdetectie verbeteren met AI

4.4 Autonome identificatie en bestrijding van e-mailbedreigingen

4.5 Tools en technologie voor het implementeren van AI in e-mailbeveiliging

Module 5: AI-algoritme voor het detecteren van malwarebedreigingen

5.1 Inleiding tot AI-algoritmen voor het detecteren van malwarebedreigingen

5.2 Geavanceerde algoritmen en AI gebruiken bij het detecteren van malwarebedreigingen

5.3 Identificeren, analyseren en beperken van schadelijke software

5.4 Systemen, netwerken en gegevens in realtime beveiligen

5.5 Cybersecuritymaatregelen tegen malwarebedreigingen versterken

5.6 Tools en technologie: Python, tools voor malwareanalyse

Module 6: Detectie van netwerkafwijkingen met behulp van AI

6.1 Machine learning gebruiken om ongebruikelijke patronen in netwerkverkeer te identificeren

6.2 Verbetering van cyberbeveiliging en versterking van netwerkverdediging met AI-technieken

6.3 Implementatie van technieken voor detectie van netwerkafwijkingen

Module 7: Beveiliging van gebruikersauthenticatie met AI

7.1 Inleiding

7.2 Verbetering van gebruikersauthenticatie met AI-technieken

7.3 Introductie van biometrische herkenning, detectie van afwijkingen en gedragsanalyse

7.4 Robuuste bescherming tegen ongeoorloofde toegang

7.5 Een naadloze en veilige gebruikerservaring garanderen

7.6 Tools en technologie: AI-gebaseerde authenticatieplatforms

7.7 Conclusie

Module 8: Generative Adversarial Network (GAN) voor cyberbeveiliging

8.1 Inleiding tot Generative Adversarial Networks (GAN's) in cyberbeveiliging

8.2 Realistische nepbedreigingen creëren om systemen te versterken

8.3 Kwetsbaarheden detecteren en beveiligingsmaatregelen verfijnen met behulp van GAN's

8.4 Tools en technologie: Python en GAN-frameworks

Module 9: Penetratietesten met kunstmatige intelligentie

9.1 Efficiëntie verbeteren bij het identificeren van kwetsbaarheden met behulp van AI

9.2 Automatiseren van dreigingsdetectie en aanpassen aan veranderende aanvalspatronen

9.3 Organisaties versterken tegen cyberdreigingen met behulp van AI-gestuurde penetratietesten

9.4 Tools en technologie: penetratietesttools, AI-gebaseerde kwetsbaarheidsscanners

Module 10: Afstudeerproject

10.1 Inleiding

10.2 Use cases: AI in cyberbeveiliging

10.3 Presentatie van resultaten

Optionele module: AI-agenten voor beveiligingsniveau 2

1. Wat zijn AI-agenten?

2. Belangrijkste mogelijkheden van AI-agenten in geavanceerde cyberbeveiliging

3. Toepassingen en trends voor AI-agenten in geavanceerde cyberbeveiliging

4. Hoe werkt een AI-agent?

5. Kernkenmerken van AI-agenten

6. Soorten AI-agenten

FAQ

Heb ik programmeerervaring nodig om deel te nemen?

Nee. De cursus begint met basisprogrammeren in Python, speciaal ontworpen voor AI en cyberbeveiliging, waardoor deze geschikt is voor beginners.

Hoe kan deze cursus mijn carrière een boost geven?

Je doet geavanceerde kennis en praktische vaardigheden op in het combineren van AI met cyberbeveiliging, waardoor je digitale activa beter kunt beschermen en de cyberdreigingen van vandaag de dag kunt aanpakken

Wat houdt het Capstone-project in?

Je past de geleerde concepten en vaardigheden toe om echte cybersecurityproblemen op te lossen en laat zien hoe AI kan worden gebruikt om digitale omgevingen effectief te beveiligen.

Hercertificeringseisen

Voor AI+ technische cursussen is jaarlijkse hercertificering vereist om je certificering geldig te houden. Drie maanden voor de vervaldatum ontvang je een herinnering.

Wat is het verschil tussen AI+ Security Level 1, 2 en 3?

Elk certificeringsniveau is ontworpen om uw AI-beveiligingskennis en carrièrevoorbereiding te vergroten:

Niveau 1 – Basis AI-beveiliging

• Focus en leerdoelen: basisprincipes van AI-beveiliging, machine learning voor dreigingsdetectie, phishing, malware-analyse, AI-gebaseerde authenticatie.
• Technische vereisten: basiskennis van Python, fundamentele concepten van cyberbeveiliging.
• Ideaal voor: beginners en beginnende cyberbeveiligingsprofessionals die AI-geïntegreerde beveiligingsvaardigheden willen opbouwen.

Niveau 2 – AI-beveiliging voor gevorderden

• Focus en leerdoelen: bredere toepassing van AI in beveiliging, basisprincipes van AI-verdediging tegen vijandige acties, AI-aangedreven authenticatie, GAN's voor simulaties en geavanceerde dreigingsanalyse.
• Technische vereisten: basiskennis van Python, bekendheid met machine learning en kernconcepten van AI.
• Ideaal voor: gevorderde professionals die hun AI-gedreven beveiligingsvaardigheden willen verdiepen en deze in de praktijk willen toepassen.

Niveau 3 – Geavanceerde AI-beveiligingstechniek

• Focus en leerdoelen: complexe AI-toepassingen in cybersecurity-engineering, waaronder vijandige AI, deep learning, veilige systeemengineering, IAM, IoT-beveiliging, cloud-/containerbeveiliging en blockchain.
• Technische vereisten: geavanceerde kennis van Python (TensorFlow/PyTorch), deep learning, cloudbeveiliging, IAM, IoT en blockchain.
• Ideaal voor: ervaren professionals en beveiligingsingenieurs die een leidinggevende of gespecialiseerde functie willen bekleden op het gebied van AI-gerichte cyberbeveiliging.

Hoe kan AVC helpen bij het bevorderen van een AI-ready cultuur?

Hoewel AI aanzienlijke voordelen biedt, worstelen veel organisaties met uitdagingen zoals een tekort aan talent, complexe dataomgevingen en belemmeringen voor systeemintegratie. Bij AVC begrijpen we deze obstakels en hebben we onze certificeringsprogramma's op maat gemaakt om bedrijven te helpen deze effectief te overwinnen.

Onze strategische aanpak is gericht op het opbouwen van een cultuur die AI-adoptie en innovatie omarmt. Door middel van onze branchegecertificeerde certificeringen en diepgaande trainingen voorzien we uw personeel van de vaardigheden en kennis die nodig zijn om uw organisatie vol vertrouwen naar een AI-aangedreven toekomst te leiden.

Op maat gemaakt voor impact: Onze programma's zijn niet standaard. We bieden gespecialiseerde trainingen die zijn ontworpen door experts uit de branche om uw medewerkers uit te rusten met de specifieke vaardigheden en kennis die nodig zijn voor cruciale AI-functies.

Praktisch, realistisch leren: We geven de voorkeur aan praktijkervaring boven theorie en maken gebruik van realistische projecten en casestudy's. Deze aanpak zorgt ervoor dat uw team het vertrouwen en de capaciteiten krijgt om AI-oplossingen effectief te implementeren, waardoor innovatie en meetbare bedrijfsresultaten worden gestimuleerd.

Belangrijkste kenmerken

• Cursus en materiaal in het Engels
• Gemiddeld niveau (Categorie: AI+ Technisch)
• 1 jaar toegang tot het platform, 24/7
• 40 uur aan videolessen en multimediabronnen
• 50 uur studietijd aanbevolen
• Quizzen, beoordelingen en cursusbronnen
• Online examen onder toezicht met één gratis herkansing
• Certificaat van voltooiing inclusief, 1 jaar geldig
• Virtueel praktijklab inclusief
• Tools die u onder de knie krijgt: CrowdStrike, Flair.ai, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Waarom deze certificering belangrijk is

• Geïntegreerde expertise op het gebied van AI en cyberbeveiliging: krijg een diepgaand inzicht in hoe AI de cyberbeveiliging verbetert, zodat u moderne digitale bedreigingen effectiever kunt aanpakken.
• Praktische Python-vaardigheden: leer Python specifiek voor AI en cyberbeveiliging en ontwikkel praktische codeervaardigheden om echte beveiligingsuitdagingen op te lossen.
• Geavanceerde dreigingsdetectie: pas machine learning toe om e-mailbedreigingen, malware en ongebruikelijke netwerkactiviteiten te detecteren en aan te pakken, waardoor de verdedigingscapaciteiten worden versterkt.
• AI-technieken van de volgende generatie: werk met geavanceerde AI-algoritmen voor veilige gebruikersauthenticatie en verken Generative Adversarial Networks (GAN's) om de cyberbeveiliging te versterken.
• Praktische toepassing in de industrie: breng uw kennis in de praktijk met een Capstone-project, waarin u echte cyberbeveiligingsproblemen aanpakt en u voorbereidt op complexe eisen van de industrie.

Stijgende vraag naar AI-beveiligingsprofessionals

• Naarmate AI-aangedreven cyberaanvallen toenemen, zijn organisaties op zoek naar bekwame AI-beveiligingsprofessionals die geavanceerde bedreigingen kunnen tegengaan.
• Uit onderzoek blijkt dat 82% van de ondernemingen AI-beveiliging nu beschouwt als een belangrijk onderdeel van hun risicobeheerplannen.
• Belangrijke groeigebieden zijn onder meer vijandige AI-verdediging, AI-risicobeheer, AI-gestuurde dreigingsdetectie en veilige AI-governance.
• Expertise op het gebied van AI-beveiliging is zeer gewild in sectoren als de financiële sector, de overheid, de gezondheidszorg en de wereldwijde technologiesector, waardoor het een lonende en veelbelovende carrièrepad is.

Examen

• Duur: 90 minuten
• Geslaagd: 70% (35/50)
• Formaat: 50 meerkeuzevragen/vragen met meerdere antwoorden
• Leveringsmethode: online via een bewaakt examenplatform (flexibele planning)
• Taal: Engels

Licentie en accreditatie

Deze cursus wordt aangeboden door AVC in overeenstemming met de Partner Program Agreement en voldoet aan de vereisten van de licentieovereenkomst.

Gelijkheidsbeleid

AVC biedt geen voorzieningen voor studenten met een handicap of medische aandoening. Kandidaten worden aangemoedigd om contact op te nemen met AVC voor begeleiding en ondersteuning tijdens het proces om voorzieningen te verkrijgen.