AI + Security Level 1 ™ - eLearning (examen inclusief) Cyber security

Begin uw AI-beveiligingsreis met onze uitgebreide bundel, die de basisbeginselen van AI-aangedreven verdediging, kwetsbaarheidsbeheer en slimme dreigingsbeperking behandelt.

Nu AI een belangrijke rol speelt bij het versterken van beveiligingsmaatregelen, wordt het steeds belangrijker om te begrijpen hoe cyberbeveiliging en kunstmatige intelligentie (AI) elkaar beïnvloeden. AI-aangedreven systemen kunnen enorme datasets verwerken, bedreigingen voorspellen, afwijkingen detecteren en reacties automatiseren met opmerkelijke snelheid en nauwkeurigheid.

De AI+ Security Level 1-certificering biedt professionals de kernvaardigheden die nodig zijn om zich in dit complexe domein te bewegen. Het behalen van deze certificering toont aan dat u in staat bent om AI in te zetten voor het verbeteren van dreigingsdetectie, het verbeteren van responsstrategieën en het versterken van de algehele beveiligingspositie. Het benadrukt expertise in het integreren van AI met cyberbeveiligingspraktijken, waardoor professionals voorop lopen in een snelgroeiend vakgebied en waardevolle aanwinsten worden voor organisaties die geavanceerde cyberdreigingen bestrijden.

Door AI te combineren met cyberbeveiliging kunnen organisaties hun verdediging versterken, zich aanpassen aan veranderende risico's en veerkrachtige beveiligingsframeworks handhaven. 

Doelgroep

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

Vereisten

• Basiskennis van Python: kennis van loops, functies en variabelen.
• Basisprincipes van cyberbeveiliging: inzicht in de CIA-triade en veelvoorkomende bedreigingen zoals malware en phishing.
• Inleidende kennis van machine learning: bekendheid met de belangrijkste ML-concepten (optioneel).
• Basisprincipes van netwerken: inzicht in IP-adressering en TCP/IP-protocollen.
• Linux/Command Line Proficiency: Vermogen om efficiënt te werken in de CLI-omgeving.
• Er zijn geen formele vereisten – certificering wordt uitsluitend toegekend op basis van examenprestaties.

Leerresultaten

• Beveiligingsprocesautomatisering: gebruik AI-technologieën om routinematige beveiligingstaken, zoals monitoring, logboekregistratie en incidentafhandeling, te optimaliseren en zo de efficiëntie en nauwkeurigheid te verhogen.
• AI-gestuurde detectie van en reactie op bedreigingen: implementeer AI-tools om cyberdreigingen in realtime te identificeren, analyseren en aanpakken.
• Gegevensprivacy en compliance in AI-beveiliging: begrijp de regelgevingsnormen en pas AI-gebaseerde maatregelen toe om gevoelige gegevens te beschermen en tegelijkertijd de compliance te waarborgen.
• Proactieve preventie van cyberaanvallen: ontwikkel vaardigheden op het gebied van voorspellende analyses en gedragsanalyses om afwijkingen te detecteren en cyberaanvallen te stoppen voordat ze plaatsvinden.

Cursusinhoud

Module 1: Inleiding tot cyberbeveiliging

1.1 Definitie en reikwijdte van cyberbeveiliging

1.2 Belangrijkste concepten van cyberbeveiliging

1.3 CIA-triade (vertrouwelijkheid, integriteit, beschikbaarheid)

1.4 Cyberbeveiligingskaders en -normen (NIST, ISO/IEC27001)

1.5 Wet- en regelgeving op het gebied van cyberbeveiliging (bijv. AVG, HIPAA)

1.6 Het belang van cyberbeveiliging in moderne ondernemingen

1.7 Carrières in cyberbeveiliging

Module 2: Basisprincipes van besturingssystemen

2.1 Kernfuncties van besturingssystemen (geheugenbeheer, procesbeheer)

2.2 Gebruikersaccounts en rechten

2.3 Toegangscontrolemechanismen (ACL's, DAC, MAC)

2.4 Beveiligingsfuncties en configuraties van het besturingssysteem

2.5 Beveiliging van het besturingssysteem versterken (patches, onnodige services uitschakelen)

2.6 Overwegingen met betrekking tot virtualisatie en containerisatie

2.7 Veilig opstarten en veilige externe toegang

2.8 Kwetsbaarheden van het besturingssysteem en maatregelen

Module 3: Basisprincipes van netwerken

3.1 Netwerktopologieën en protocollen (TCP/IP, OSI-model)

3.2 Netwerkapparaten en hun functies (routers, switches, firewalls)

3.3 Netwerkbeveiligingsapparaten (firewalls, IDS/IPS)

3.4 Netwerksegmentatie en zoning

3.5 Beveiliging van draadloze netwerken (WPA2, kwetsbaarheden van Open WEP)

3.6 VPN-technologieën en gebruiksscenario's

3.7 Netwerkadresvertaling (NAT)

3.8 Basisprobleemoplossing voor netwerken

Module 4: Bedreigingen, kwetsbaarheden en exploits

4.1 Soorten bedreigingsactoren (scriptkiddies, hacktivisten, natiestaten)

4.2 Methodologieën voor het opsporen van bedreigingen met behulp van AI

4.3 AI-tools voor het opsporen van bedreigingen (SIEM, IDS/IPS)

4.4 Open-source-inlichtingentechnieken (OSINT)

4.5 Inleiding tot kwetsbaarheden

4.6 Softwareontwikkelingscyclus (SDLC) en beveiligingsintegratie met AI

4.7 Zero-day-aanvallen en patchbeheerstrategieën

4.8 Tools en technieken voor het scannen van kwetsbaarheden met behulp van AI

4.9 Kwetsbaarheden misbruiken (praktijkgerichte labs)

Module 5: Inzicht in AI en ML

5.1 Een inleiding tot AI

5.2 Soorten en toepassingen van AI

5.3 Risico's in het echte leven identificeren en beperken

5.4 Een veerkrachtige en adaptieve beveiligingsinfrastructuur bouwen met AI

5.5 Digitale verdedigingsmechanismen verbeteren met CSAI

5.6 Toepassing van machine learning in cyberbeveiliging

5.7 Beschermen van gevoelige gegevens en systemen tegen diverse cyberdreigingen

5.8 Concepten van dreigingsinformatie en dreigingsdetectie

Module 6: Basisprincipes van Python-programmeren

6.1 Inleiding tot Python-programmeren

6.2 Inzicht in Python-bibliotheken

6.3 Python-programmeertaal voor cybersecuritytoepassingen

6.4 AI-scripting voor automatisering van cybersecuritytaken

6.5 Gegevensanalyse en -manipulatie met Python

6.6 Beveiligingstools ontwikkelen met Python

Module 7: Toepassingen van AI in cyberbeveiliging

7.1 Inzicht in de toepassing van machine learning in cyberbeveiliging

7.2 Anomaliedetectie voor gedragsanalyse

7.3 Dynamische en proactieve verdediging met behulp van machine learning

7.4 Machine learning gebruiken voor het detecteren van e-mailbedreigingen

7.5 Phishingdetectie verbeteren met AI

7.6 Autonome identificatie en bestrijding van e-mailbedreigingen

7.7 Gebruik van geavanceerde algoritmen en AI bij het detecteren van malwarebedreigingen

7.8 Identificeren, analyseren en beperken van kwaadaardige software

7.9 Verbeteren van gebruikersauthenticatie met AI-technieken

7.10 Penetratietesten met AI

Module 8: Incidentrespons en noodherstel

8.1 Incidentresponsproces (identificatie, inperking, verwijdering, herstel)

8.2 Levenscyclus van incidentrespons

8.3 Een incidentresponsplan opstellen

8.4 Incidenten detecteren en analyseren

8.5 Beperking, verwijdering en herstel

8.6 Activiteiten na een incident

8.7 Digitaal forensisch onderzoek en bewijs verzamelen

8.8 Planning van noodherstel (back-ups, bedrijfscontinuïteit)

8.9 Penetratietesten en kwetsbaarheidsbeoordelingen

8.10 Juridische en regelgevende overwegingen bij beveiligingsincidenten

Module 9: Open source beveiligingstools

9.1 Inleiding tot open source beveiligingstools

9.2 Populaire open source beveiligingstools

9.3 Voordelen en uitdagingen van het gebruik van open source tools

9.4 Implementatie van open source oplossingen in organisaties

9.5 Community-ondersteuning en bronnen

9.6 Netwerkbeveiligingsscans en kwetsbaarheidsdetectie

9.7 Tools voor beveiligingsinformatie en gebeurtenissenbeheer (SIEM) (open-sourceopties)

9.8 Open-source packet filtering firewalls

9.9 Tools voor wachtwoordhashing en -kraken (ethisch gebruik)

9.10 Open-source forensische tools

Module 10: De toekomst beveiligen

10.1 Opkomende cyberdreigingen en trends

10.2 Kunstmatige intelligentie en machine learning in cyberbeveiliging

10.3 Blockchain voor beveiliging

10.4 Beveiliging van het internet der dingen (IoT)

10.5 Cloudbeveiliging

10.6 Kwantumcomputers en de impact daarvan op beveiliging

10.7 Cyberbeveiliging in kritieke infrastructuur

10.8 Cryptografie en veilige hashing

10.9 Cyberbeveiligingsbewustzijn en training voor gebruikers

10.10 Continue beveiligingsmonitoring en -verbetering

Module 11: Afstudeerproject

11.1 Inleiding

11.2 Use cases: AI in cyberbeveiliging

11.3 Presentatie van resultaten

Optionele module: AI-agents voor beveiliging niveau 1

1. Inzicht in AI-agents

2. Wat zijn AI-agents

3. Belangrijkste mogelijkheden van AI-agents in cyberbeveiliging

4. Toepassingen en trends voor AI-agenten in cyberbeveiliging

5. Hoe werkt een AI-agent?

6. Kernkenmerken van AI-agenten

7. Soorten AI-agenten

FAQ

Wat is de AI+ Security Level 1™-certificering?

Een beginnersvriendelijk programma dat de basisbeginselen van AI-aangedreven beveiliging behandelt, waaronder dreigingsdetectie, geautomatiseerde reacties en incidentbeheer.

Voor wie is deze cursus bedoeld?

Ontworpen voor cybersecurityspecialisten, netwerkingenieurs, IT-managers en AI-enthousiastelingen die hun expertise op het gebied van AI-aangedreven beveiligingsmethoden willen uitbreiden.

Wat houdt de cursus in?

Behandelt onderwerpen zoals AI-gebaseerde dreigingsdetectie, het gebruik van machine learning voor beveiligingsautomatisering, AI-ondersteunde incidentrespons en naleving van regelgeving zoals GDPR, HIPAA en NIST.

Welke leermiddelen worden aangeboden?

Toegang tot cursusmateriaal, praktijkgerichte casestudy's, projectondersteuning en een online leergemeenschap.

Hercertificeringseisen

AI+ technische cursussen moeten elk jaar worden gehercertificeerd om uw certificering geldig te houden. Drie maanden voor de vervaldatum ontvangt u 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
• Beginners-gemiddeld 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: CrowdStrike, Flair.ai, ChatGPT, Pluralsight

Waarom deze certificering belangrijk is

• Uitgebreide ontwikkeling van vaardigheden: verwerf een solide technische basis door de integratie van AI en cyberbeveiliging te verkennen via Python, machine learning en technieken voor het beperken van bedreigingen.
• Praktisch, hands-on leren: werk aan een Capstone-project om echte cyberbeveiligingsproblemen aan te pakken met behulp van AI-tools en toegepaste probleemoplossende vaardigheden.
• Geavanceerde, toekomstgerichte kennis: bestudeer geavanceerde onderwerpen zoals AI-aangedreven authenticatie en GAN's om inzicht te krijgen in opkomende cyberbeveiligingsstrategieën en innovaties.
• AI-aangedreven besluitvorming: leer AI-modellen te gebruiken voor bedrijfsgegevensanalyse, resultaatvoorspelling en realtime besluitvorming om uw concurrentievoordeel te versterken.
• Proactieve detectie van bedreigingen: pas machine learning toe om malware, phishingpogingen en afwijkingen te identificeren, waardoor u cyberaanvallen beter kunt voorspellen en voorkomen.
• Branchegerichte expertise: Positioneer uzelf voor toekomstbestendige beveiligingsfuncties door AI-toepassingen onder de knie te krijgen waar steeds meer vraag naar is in de cyberbeveiligingssector.

Stijgende vraag naar AI-beveiligingsprofessionals

• De wereldwijde markt voor AI-beveiliging zal naar verwachting in 2028 38 miljard dollar bedragen, waarbij organisaties steeds vaker AI-aangedreven beveiligingsoplossingen implementeren.
• Onderzoek toont een stijging van 300% in cyberaanvallen, wat het belang van AI-beveiligingsexpertise voor bedrijven onderstreept.
• Belangrijke groeigebieden zijn onder meer AI-gebaseerde dreigingsdetectie, veilige AI-governance, vermindering van cyberrisico's en AI-gestuurde compliance.
• Nu de vraag naar AI-beveiligingsspecialisten sterk stijgt, is deze certificering een essentiële kwalificatie voor professionals in IT, cyberbeveiliging en risicobeheer.

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.