AI + Security Level 3 ™ - eLearning (examen inclusief) Cyber security

U leert AI in te zetten voor geavanceerde dreigingsdetectie, naleving van regelgeving en risicobeheer in netwerken, eindpunten, IoT en cloudomgevingen.

Leid de volgende generatie cybersecurity met AI-aangedreven innovaties. 

Deze certificering biedt een uitgebreide, diepgaande kijk op hoe kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) cybersecurity transformeren. Het programma richt zich op praktische implementatie door middel van casestudy's, workshops en praktijkgerichte scenario's, waardoor u hands-on ervaring opdoet in het afweren van opkomende bedreigingen, vijandige aanvallen en veranderende compliance-eisen. In een afstudeerproject kunt u uw expertise toepassen op een praktijkgerichte cyberbeveiligingsuitdaging, waardoor u klaar bent om AI-aangedreven beveiligingsoplossingen effectief te ontwerpen en implementeren.

Doelgroep

• Cybersecurityprofessionals en -analisten
• Risicomanagementspecialisten
• Compliance officers
• IT-beveiligingsanalisten
• Ethische hackers
• Penetratietesters
• Technisch onderlegde leidinggevenden
• Aspirant-AI-beveiligingsexperts

Vereiste

• Voltooiing van AI+ Security Level 1™ en Level 2™ (aanbevolen).
• Gemiddelde tot gevorderde Python-programmeervaardigheden, inclusief ervaring met deep learning-frameworks zoals TensorFlow en PyTorch.
• Sterk begrip van machine learning-concepten, waaronder deep learning, adversarial AI en modeltraining.
• Geavanceerde cybersecurity-expertise op gebieden zoals dreigingsdetectie, incidentrespons en netwerk-/eindpuntbeveiliging.
• Kennis van AI-toepassingen in beveiligingstechniek, waaronder IAM, IoT-beveiliging en fysieke beveiliging.
• Bekendheid met cloudbeveiliging, containerisatie en blockchaintechnologieën.
• Beheersing van Linux/opdrachtregelbewerkingen, met ervaring in het gebruik van beveiligingstools in Linux-omgevingen.
• Geen verplichte vereisten — certificering wordt uitsluitend toegekend op basis van examenprestaties.

Leerresultaten

• Maak gebruik van deep learning voor cyberbeveiliging. Ontwikkel vaardigheden in het toepassen van deep learning-modellen op geavanceerde cybersecurity-taken, zoals malware-detectie, phishing-preventie en voorspellende dreigingsanalyse.
• AI-gestuurde cloud- en containerveiligheid. Ontdek hoe AI de beveiliging van cloudinfrastructuren en gecontaineriseerde omgevingen verbetert, met de nadruk op schaalbaarheid, automatisering en proactieve respons op bedreigingen.
• AI-verbeterd identiteits- en toegangsbeheer. Pas AI toe om identiteitsverificatie te optimaliseren, toegangscontroles te versterken en authenticatiemechanismen te beveiligen.
• AI-aangedreven IoT-beveiliging. Ontdek AI-strategieën om IoT-specifieke beveiligingsrisico's aan te pakken, waaronder het identificeren van gecompromitteerde apparaten en het beveiligen van communicatiekanalen.

Cursusinhoud

Module 1: Grondbeginselen van AI en machine learning voor beveiligingstechniek

1.1 Kernbegrippen van AI en ML voor beveiliging

1.2 Toepassingen van AI in cyberbeveiliging

1.3 Ontwikkeling van AI-pijplijnen voor beveiliging

1.4 Uitdagingen bij de toepassing van AI op beveiliging

Module 2: Machine learning voor detectie van en reactie op bedreigingen

2.1 Ontwikkeling van feature-extractie voor cyberbeveiligingsdatasets

2.2 Begeleid leren voor bedreigingsclassificatie

2.3 Onbegeleid leren voor detectie van afwijkingen

2.4 Ontwikkeling van realtime systemen voor bedreigingsdetectie

Module 3: Deep learning voor beveiligingstoepassingen

3.1 Convolutionele neurale netwerken (CNN's) voor bedreigingsdetectie

3.2 Recurrente neurale netwerken (RNN's) en LSTM's voor beveiliging

3.3 Auto-encoders voor detectie van afwijkingen

3.4 Adversarial deep learning in beveiliging

Module 4: Adversarial AI in beveiliging

4.1 Inleiding tot adversarial AI-aanvallen

4.2 Verdedigingsmechanismen tegen adversarial aanvallen

4.3 Adversarial testing en red teaming voor AI-systemen

4.4 Ontwikkeling van robuuste AI-systemen tegen adversarial AI

Module 5: AI in netwerkbeveiliging

5.1 AI-aangedreven inbraakdetectiesystemen

5.2 AI voor detectie van Distributed Denial of Service (DDoS)

5.3 AI-gebaseerde detectie van netwerkafwijkingen

5.4 Ontwikkeling van veilige netwerkarchitecturen met AI

Module 6: AI in eindpuntbeveiliging

6.1 AI voor detectie en classificatie van malware

6.2 AI voor eindpuntdetectie en -respons (EDR)

6.3 AI-gestuurde dreigingsdetectie

6.4 Implementatie van lichtgewicht AI-modellen voor apparaten met beperkte middelen

Module 7: Ontwikkeling van veilige AI-systemen

7.1 Ontwerp van veilige AI-architecturen

7.2 Cryptografie in AI voor beveiliging

7.3 Waarborging van verklaarbaarheid en transparantie van modellen in beveiliging

7.4 Prestatieoptimalisatie van AI-beveiligingssystemen

Module 8: AI voor cloud- en containerveiligheid

8.1 AI voor het beveiligen van cloudomgevingen

8.2 AI-gestuurde containerveiligheid

8.3 AI voor het beveiligen van serverloze architecturen

8.4 AI en DevSecOps

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 Versterking van organisaties tegen cyberdreigingen met behulp van AI-gestuurde penetratietests

9.4 Tools en technologie: penetratietesttools, AI-gebaseerde kwetsbaarheidsscanners

Module 10: AI in identiteits- en toegangsbeheer (IAM)

10.1 AI voor gebruikersgedragsanalyse in IAM

10.2 AI voor meervoudige authenticatie (MFA)

10.3 AI voor zero-trust-architectuur

10.4 AI voor op rollen gebaseerde toegangscontrole (RBAC)

Module 11: AI voor fysieke en IoT-beveiliging

11.1 AI voor het beveiligen van slimme steden

11.2 AI voor industriële IoT-beveiliging

11.3 AI voor de beveiliging van autonome voertuigen

11.4 AI voor het beveiligen van slimme huizen en consumenten-IoT

Module 12: Afstudeerproject - Ontwikkelen van AI-beveiligingssystemen

12.1 Het afstudeerproject definiëren

12.2 De AI-oplossing ontwikkelen

12.3 Het AI-systeem implementeren en monitoren

12.4 Eindpresentatie en evaluatie

Optionele module: AI-agenten voor beveiligingsniveau 3

1. Inzicht in AI-agenten

2. Casestudy's

3. Praktische oefeningen met AI-agenten

FAQ

Wat leer ik in deze cursus?

Je leert vaardigheden voor het toepassen van AI en machine learning om de cyberbeveiliging te verbeteren, op gebieden als dreigingsdetectie, netwerkbeveiliging, verdediging tegen vijandige AI, het ontwerpen van veilige AI-systemen en cloudbeveiliging. Je werkt ook aan een praktijkgericht eindproject om je kennis toe te passen.

Hoe wordt AI in de cursus gebruikt voor blockchain- en containerbeveiliging?

Je leert hoe AI de blockchainbeveiliging versterkt door middel van technieken zoals fraudedetectie en transactiemonitoring, en hoe het gecontaineriseerde omgevingen beveiligt door bedreigingen automatisch te detecteren en de betrouwbaarheid van het systeem te verbeteren.

Heb ik programmeervaardigheden nodig voor deze cursus?

Enige kennis van Python is nuttig, aangezien de cursus de implementatie van AI-modellen omvat, maar er worden stapsgewijze tutorials en bronnen aangeboden om je te helpen de vereiste programmeervaardigheden te ontwikkelen.

Helpt deze cursus mij in mijn huidige functie op het gebied van cyberbeveiliging?

Ja. De cursus breidt uw expertise uit in het gebruik van AI voor geavanceerde dreigingsdetectie, het automatiseren van beveiligingsactiviteiten en het verbeteren van de beveiliging van netwerken, eindpunten en cloudsystemen.

Is de cursus geschikt voor beginners?

Hoewel de cursus bedoeld is voor mensen met gemiddelde kennis van cyberbeveiliging, worden ook basisbegrippen van AI geïntroduceerd, waardoor de cursus toegankelijk is voor cursisten die zich willen specialiseren in AI-gestuurde beveiliging.

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
• Gevorderd niveau (Categorie: AI+ Technisch)
• 1 jaar toegang tot het platform, 24/7
• 40 uur aan videolessen en multimediaresources
• 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: Splunk User Behavior Analytics (UBA), Microsoft Defender for Endpoint, Microsoft Azure AD Conditional Access, Adversarial Robustness Toolbox (ART)

Stijgende vraag naar AI-beveiligingsprofessionals

• AI-aangedreven cyberdreigingen evolueren snel, waardoor de vraag naar professionals die bedreven zijn in het bestrijden van geavanceerde aanvallen en kwetsbaarheden toeneemt.
• 84% van de cybersecurityprofessionals is het erover eens dat AI hun vermogen om cyberdreigingen te bestrijden verbetert.
• Snelgroeiende gebieden: AI-aangedreven dreigingsinformatie, voorspellende cyberverdediging, deep learning voor beveiliging, Zero Trust AI-beveiligingsframeworks
• De wereldwijde markt voor AI-beveiliging zal naar verwachting in 2030 een omvang van 133 miljard dollar bereiken, waardoor dit een uitstekende carrièrekeuze is voor wie op zoek is naar een baan met veel impact in cyberbeveiliging.

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.