AI + Ethical Hacker ™ - eLearning (examen inclusief) cyber security

Veilige digitale omgevingen: maak gebruik van AI-aangedreven technologieën. 

Dit programma biedt een uitgebreide studie van ethische hackpraktijken in combinatie met geavanceerde kunstmatige intelligentie (AI)-technologieën, waarbij wordt aangetoond hoe AI zowel offensieve als defensieve cybersecuritystrategieën transformeert. Deelnemers verkennen de wettelijke en ethische principes van ethisch hacken, beheersen essentiële technieken en ontwikkelen cruciale vaardigheden.

De certificering legt de nadruk op AI-gestuurde dreigingsanalyse, waarbij gebruik wordt gemaakt van tools zoals machine learning (ML), natuurlijke taalverwerking (NLP) en deep learning (DL) om cyberbeveiliging te versterken. Door een combinatie van theoretische kennis en praktische oefeningen passen cursisten AI-verbeterde methoden toe op scenario's uit de praktijk. Deze certificering biedt meer dan alleen technologische training: deelnemers worden voorbereid op de toekomst van cyberbeveiliging, waarin AI een cruciale rol speelt bij proactieve verdediging en snelle respons. Interactieve modules en casestudy's helpen bij het opbouwen van een uitgebreide set vaardigheden, waardoor cursisten moderne cyberdreigingen kunnen aanpakken met innovatieve AI-oplossingen.

Doelgroep

• Cybersecurityprofessionals: Personen die hun expertise op het gebied van proactieve verdediging en AI-verbeterde dreigingsdetectie willen versterken.
• Ethische hackers: Personen die geavanceerde hacktechnieken onder de knie willen krijgen en nieuwe cyberdreigingen voor willen blijven.
• Technologische leiders en besluitvormers: leidinggevenden en managers die willen begrijpen hoe AI en ethisch hacken hun organisaties kunnen beveiligen.
• Aspirant-studenten: studenten die een carrière in cyberbeveiliging nastreven en basiskennis en praktische vaardigheden op het gebied van ethisch hacken willen opdoen.

Vereisten

• Programmeerervaring: bekendheid met talen zoals Python, Java of C++ voor automatisering en scripting.
• Netwerkkennis: begrip van protocollen, subnetting, firewalls en routeringsconcepten.
• Besturingssystemen: Vaardigheid met Windows- en Linux-omgevingen.
• Basisprincipes van cyberbeveiliging: Basiskennis van versleuteling, authenticatie, toegangscontrole en beveiligingsprotocollen.
• Basisprincipes van machine learning: Inzicht in de belangrijkste concepten, algoritmen en implementaties van machine learning.
• Webtechnologieën: Bekendheid met webprotocollen (HTTP/HTTPS) en de basisprincipes van webservers.
• Opmerking over certificering: Geen verplichte vereisten — certificering wordt uitsluitend toegekend op basis van examenprestaties.

Leerresultaten

• AI-verbeterde cybersecuritytechnieken. Deelnemers leren AI-tools en -technologieën te integreren in cybersecurity-workflows, waaronder taken als ethisch hacken, verkenning, kwetsbaarheidsbeoordelingen, penetratietesten en incidentrespons.
• Detectie van bedreigingen en analyse van afwijkingen. Studenten leren machine learning-algoritmen toe te passen om ongebruikelijke patronen en gedragingen te identificeren, waardoor proactieve detectie en mitigatie van potentiële beveiligingsrisico's mogelijk wordt.
• AI voor identiteits- en toegangsbeheer (IAM). Deelnemers leren hoe ze AI kunnen inzetten om IAM-systemen te versterken, authenticatieprocessen te verbeteren en gebruikersrechten veiliger en dynamischer te beheren.
• Geautomatiseerde optimalisatie van beveiligingsprotocollen. Studenten verwerven vaardigheden om AI te gebruiken voor het dynamisch aanpassen en optimaliseren van beveiligingsprotocollen op basis van realtime dreigingsanalyses, inclusief voorspellende aanpassingen aan firewalls, configuraties en andere beveiligingsmaatregelen.

Cursusinhoud

Module 1: Basisprincipes van ethisch hacken met behulp van kunstmatige intelligentie (AI)

1.1 Inleiding tot ethisch hacken

1.2 Methodologie van ethisch hacken

1.3 Wettelijk en regelgevend kader

1.4 Soorten hackers en hun motivaties

1.5 Technieken voor het verzamelen van informatie

1.6 Footprinting en verkenning

1.7 Netwerken scannen

1.8 Enumeratietechnieken

Module 2: Inleiding tot AI in ethisch hacken

2.1 AI in ethisch hacken

2.2 Grondbeginselen van AI

2.3 Overzicht van AI-technologieën

2.4 Machine learning in cyberbeveiliging

2.5 Natuurlijke taalverwerking (NLP) voor cyberbeveiliging

2.6 Deep learning voor dreigingsdetectie

2.7 Adversarial machine learning in cyberbeveiliging

2.8 AI-gestuurde platforms voor dreigingsinformatie

2.9 Cyberbeveiligingsautomatisering met AI

Module 3: AI-tools en -technologieën in ethisch hacken

3.1 AI-gebaseerde tools voor dreigingsdetectie

3.2 Machine learning-frameworks voor ethisch hacken

3.3 AI-verbeterde penetratietesttools

3.4 Gedragsanalysetools voor detectie van afwijkingen

3.5 AI-gestuurde netwerkbeveiligingsoplossingen

3.6 Geautomatiseerde kwetsbaarheidsscanners

3.7 AI in webapplicaties

3.8 AI voor detectie en analyse van malware

3.9 Cognitieve beveiligingstools

Module 4: AI-gestuurde verkenningstechnieken

4.1 Inleiding tot verkenning bij ethisch hacken

4.2 Traditionele versus AI-gestuurde verkenning

4.3 Geautomatiseerde OS-vingerafdrukken met AI

4.4 AI-verbeterde poortscantechnieken

4.5 Machine learning voor netwerkkaarten

4.6 AI-gestuurde verkenning via social engineering

4.7 Machine learning in OSINT

4.8 AI-verbeterde DNS-enumeratie en AI-gestuurde doelprofielen

Module 5: AI in kwetsbaarheidsbeoordeling en penetratietesten

5.1 Geautomatiseerde kwetsbaarheidsscans met AI

5.2 AI-verbeterde penetratietesttools

5.3 Machine learning voor exploitatietechnieken

5.4 Dynamische applicatiebeveiligingstesten (DAST) met AI

5.5 AI-gestuurde fuzz-testen

5.6 Adversarial machine learning bij penetratietesten

5.7 Geautomatiseerde rapportage met behulp van AI

5.8 AI-gebaseerde bedreigingsmodellering

5.9 Uitdagingen en ethische overwegingen bij AI-gestuurde penetratietesten

Module 6: Machine learning voor bedreigingsanalyse

6.1 Begeleid leren voor bedreigingsdetectie

6.2 Onbegeleid leren voor detectie van afwijkingen

6.3 Versterkend leren voor adaptieve beveiligingsmaatregelen

6.4 Natuurlijke taalverwerking (NLP) voor dreigingsinformatie

6.5 Gedragsanalyse met behulp van machine learning

6.6 Ensemble learning voor verbeterde dreigingsvoorspelling

6.7 Feature engineering in dreigingsanalyse

6.8 Machine learning in endpointbeveiliging

6.9 Verklaarbare AI in dreigingsanalyse

Module 7: Gedragsanalyse en detectie van afwijkingen voor systeemhacking

7.1 Gedragsbiometrie voor gebruikersauthenticatie

7.2 Machine learning-modellen voor analyse van gebruikersgedrag

7.3 Gedragsanalyse van netwerkverkeer

7.4 Gedragsmonitoring van eindpunten

7.5 Tijdreeksanalyse voor detectie van afwijkingen

7.6 Heuristische benaderingen voor detectie van afwijkingen

7.7 AI-gestuurde dreigingsdetectie

7.8 Analyse van gebruikers- en entiteitsgedrag (UEBA)

7.9 Uitdagingen en overwegingen bij gedragsanalyse

Module 8: AI-gestuurde incidentresponssystemen

8.1 Geautomatiseerde dreigingstriage met behulp van AI

8.2 Machine learning voor dreigingsclassificatie

8.3 Integratie van realtime dreigingsinformatie

8.4 Voorspellende analyse bij incidentrespons

8.5 AI-gestuurde incidentforensisch onderzoek

8.6 Geautomatiseerde strategieën voor inperking en uitroeiing

8.7 Gedragsanalyse bij incidentrespons

8.8 Continue verbetering door feedback van machine learning

8.9 Samenwerking tussen mens en AI bij incidentafhandeling

Module 9: AI voor identiteits- en toegangsbeheer (IAM)

9.1 AI-gestuurde technieken voor gebruikersauthenticatie

9.2 Gedragsbiometrie voor toegangscontrole

9.3 AI-gebaseerde detectie van afwijkingen in IAM

9.4 Dynamisch toegangsbeleid met machine learning

9.5 AI-verbeterd beheer van geprivilegieerde toegang (PAM)

9.6 Continue authenticatie met behulp van machine learning

9.7 Geautomatiseerde gebruikersprovisioning en -deprovisioning

9.8 Risicogebaseerde authenticatie met AI

9.9 AI in identiteitsbeheer en -administratie (IGA)

Module 10: Beveiliging van AI-systemen

10.1 Vijandige aanvallen op AI-modellen

10.2 Veilige praktijken voor het trainen van modellen

10.3 Gegevensprivacy in AI-systemen

10.4 Veilige implementatie van AI-toepassingen

10.5 Verklaarbaarheid en interpreteerbaarheid van AI-modellen

10.6 Robuustheid en veerkracht in AI

10.7 Veilige overdracht en delen van AI-modellen

10.8 Continue monitoring en detectie van bedreigingen voor AI

Module 11: Ethiek in AI en cyberbeveiliging

11.1 Ethische besluitvorming in cyberbeveiliging

11.2 Vooringenomenheid en eerlijkheid in AI-algoritmen

11.3 Transparantie en verklaarbaarheid in AI-systemen

11.4 Privacykwesties in AI-gestuurde cyberbeveiliging

11.5 Verantwoordelijkheid en aansprakelijkheid in AI-beveiliging

11.6 Ethiek van het delen van dreigingsinformatie

11.7 Mensenrechten en AI in cyberbeveiliging

11.8 Naleving van regelgeving en ethische normen

11.9 Ethisch hacken en verantwoordelijke openbaarmaking

Module 12: Afstudeerproject

12.1 Casestudy 1: AI-verbeterde detectie van en reactie op bedreigingen

12.2 Casestudy 2: Ethisch hacken met AI-integratie

12.3 Casestudy 3: AI in identiteits- en toegangsbeheer (IAM)

12.4 Casestudy 4: Veilige implementatie van AI-systemen

Optionele module: AI-agents voor ethisch hacken

1. Inzicht in AI-agents

2. Casestudy's

3. Praktische oefeningen met AI-agents

FAQ

Welke sectoren hebben baat bij AI+ Network™-professionals?

Ideaal voor IT, telecommunicatie en financiële sectoren waar robuuste netwerkbeveiliging essentieel is.

Welke middelen zijn inclusief?

Toegang tot cursusmateriaal, casestudy's, projectbegeleiding en een online community van cursisten.

Wat leer ik van de AI+ Network™-certificering?

Vaardigheden op het gebied van AI-gestuurde detectie van netwerkafwijkingen, geautomatiseerde netwerkmonitoring en realtime dreigingsbeperking.

Hercertificeringseisen

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

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 aan aanbevolen studietijd
• 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: Acunetix, Wazuh, Shodan, OWASP ZAP

Waarom deze certificering belangrijk is

• Blijf technologische veranderingen voor: begrijp hoe AI cybersecurity hervormt, zodat u voorbereid bent op opkomende dreigingen.
• Integreer AI met cybersecurity: ontwikkel expertise in het toepassen van AI-technieken naast ethisch hacken om digitale verdedigingsstrategieën te verbeteren.
• Verbeter uw carrièrevooruitzichten: bereid u voor op veelgevraagde functies waarin AI-vaardigheden worden gecombineerd met cybersecurity-expertise.
• Praktijkgericht leren: doe ervaring op met AI-gestuurde beveiligingstools en -technieken om cyberdreigingen in de praktijk aan te pakken.
• Maak uw vaardigheden toekomstbestendig: word een expert in ethisch hacken met AI en onderscheid uzelf als leider in het steeds veranderende digitale beveiligingslandschap.

Toenemende vraag naar ethische AI-hackers

• Nu AI steeds meer verweven raakt met vitale sectoren, groeit de behoefte aan ethische hackers met expertise op het gebied van AI-beveiliging snel.
• Cyberaanvallen op AI-gestuurde systemen evolueren snel, waardoor er een dringende vraag is naar specialisten die deze technologieën kunnen beveiligen.
• Opkomende aandachtsgebieden zijn onder meer AI-gebaseerde penetratietesten, verdediging tegen vijandige AI-aanvallen, preventie van AI-gerelateerde fraude en verbetering van AI-aangedreven beveiligingsmonitoring.
• Aangezien de ontwikkelingen op het gebied van AI sneller gaan dan de beveiligingsexpertise, zijn professionals in AI Ethical Hacking zeer gewilde experts op het gebied van 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.