AI+ Ethical Hacker™ - eLearning (Prüfung inbegriffen)
448,00 EUR
- 40 hours
Sichere digitale Umgebungen: KI-gestützte Technologien nutzen Die AI+ Ethical Hacker Zertifizierung bereitet Cybersicherheitsprofis und ethische Hacker darauf vor, die sich schnell entwickelnde digitale Umgebung zu schützen. Dieses Programm bietet eine umfassende Studie der ethischen Hacking-Praktiken in Kombination mit fortgeschrittenen Künstlichen Intelligenz (KI)-Technologien und zeigt, wie KI sowohl offensive als auch defensive Cybersicherheitsstrategien transformiert. Teilnehmer werden die rechtlichen und ethischen Prinzipien des ethischen Hackens erforschen, wesentliche Techniken beherrschen und kritische Fähigkeiten entwickeln.
Hauptmerkmale
Sprache
Kurs und Material auf Englisch
Niveau
Mittleres Niveau (Kategorie: KI+ Technik)
1 Jahr Plattformzugang
und Virtual Hands-on Lab inbegriffen
40 Stunden Videounterricht & Multimedia
Empfehlung von 50 Stunden Lernzeit
Material
Video, PDF-Material, Audio-eBook, Podcasts, Quizze und Bewertungen.
Prüfung
Online-überwachtes Examen mit einer kostenlosen Wiederholungsprüfung
Zertifikat
Zertifikat über die Teilnahme inbegriffen. Ein Jahr gültig
Werkzeuge, die Sie meistern werden
Acunetix, Wazuh, Shodan, OWASP ZAP
Über den Kurs
Die Zertifizierung betont die KI-gesteuerte Bedrohungsanalyse, unter Verwendung von Werkzeugen wie maschinellem Lernen (ML), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und tiefem Lernen (DL), um die Cybersicherheit zu stärken. Durch eine Mischung aus theoretischem Lernen und praktischen Übungen wenden die Lernenden KI-gestützte Methoden auf reale Szenarien an. Über die Technologieausbildung hinaus rüstet diese Zertifizierung die Teilnehmer für die Zukunft der Cybersicherheit aus, in der KI eine zentrale Rolle bei der proaktiven Verteidigung und schnellen Reaktion spielt. Interaktive Module und Fallstudien helfen dabei, einen umfassenden Fähigkeitssatz aufzubauen, der es den Lernenden ermöglicht, moderne Cyberbedrohungen mit innovativen KI-Lösungen anzugehen.
Warum diese Zertifizierung wichtig ist
Verstehen Sie, wie KI die Cybersicherheit neu gestaltet und Sie auf neu auftretende Bedrohungen vorbereitet.
Lernergebnisse
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
KI-gestützte Cybersicherheitstechniken
Lernende werden die Fähigkeit erlangen, KI-Werkzeuge und -Technologien in Cybersecurity-Abläufe zu integrieren, einschließlich Aufgaben wie ethisches Hacken, Aufklärung, Schwachstellenbewertungen, Penetrationstests und Reaktion auf Vorfälle.
Bedrohungserkennung und Anomalieanalyse
Studierende werden lernen, maschinelle Lernalgorithmen anzuwenden, um ungewöhnliche Muster und Verhaltensweisen zu identifizieren, was die proaktive Erkennung und Minderung potenzieller Sicherheitsbedrohungen ermöglicht.
KI für Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)
Lernende werden verstehen, wie man KI nutzt, um IAM-Systeme zu stärken, Authentifizierungsprozesse zu verbessern und Benutzerberechtigungen sicherer und dynamischer zu verwalten.
Automatisierte Optimierung von Sicherheitsprotokollen
Studierende werden Fähigkeiten erwerben, um KI für die dynamische Anpassung und Optimierung von Sicherheitsprotokollen basierend auf Echtzeit-Bedrohungsanalysen zu nutzen, einschließlich prädiktiver Anpassungen an Firewalls, Konfigurationen und anderen Sicherheitsmaßnahmen.
Kurszeitplan
Grundlagen des ethischen Hackens unter Verwendung künstlicher Intelligenz (KI)
Lektion 1
- 1.1 Einführung in das ethische Hacken
- 1.2 Methodik des ethischen Hackens
- 1.3 Rechtlicher und regulatorischer Rahmen
- 1.4 Hacker-Typen und Motivationen
- 1.5 Techniken zur Informationsbeschaffung
- 1.6 Footprinting und Reconnaissance
- 1.7 Netzwerke scannen
- 1.8 Aufzählungstechniken
Einführung in KI beim ethischen Hacken
Lektion 2
- 2.1 KI im ethischen Hacken
- 2.2 Grundlagen der KI
- 2.3 Übersicht der KI-Technologien
- 2.4 Maschinelles Lernen in der Cybersicherheit
- 2.5 Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für Cybersicherheit
- 2.6 Tiefes Lernen zur Bedrohungserkennung
- 2.7 Adversarial Machine Learning in der Cybersicherheit
- 2.8 KI-gesteuerte Plattformen für Bedrohungsanalyse
- 2.9 Automatisierung der Cybersicherheit mit KI
KI-Tools und Technologien im ethischen Hacken
Lektion 3
- 3.1 KI-basierte Bedrohungserkennungswerkzeuge
- 3.2 Frameworks für maschinelles Lernen im ethischen Hacking
- 3.3 KI-gestützte Penetrationstest-Tools
- 3.4 Verhaltensanalysewerkzeuge zur Anomalieerkennung
- 3,5 KI-gesteuerte Netzwerksicherheitslösungen
- 3.6 Automatisierte Schwachstellenscanner
- 3.7 KI in Webanwendungen
- 3.8 KI zur Erkennung und Analyse von Schadsoftware
- 3.9 Kognitive Sicherheitstools
KI-gesteuerte Aufklärungstechniken
Lektion 4
- 4.1 Einführung in die Aufklärung beim ethischen Hacken
- 4.2 Traditionelle vs. KI-gesteuerte Aufklärung
- 4.3 Automatisierte Betriebssystem-Erkennung mit KI
- 4.4 KI-gestützte Port-Scanning-Techniken
- 4.5 Maschinelles Lernen für Netzwerkzuordnung
- 4.6 KI-gesteuerte Social-Engineering-Aufklärung
- 4.7 Maschinelles Lernen in OSINT
- 4.8 KI-gestützte DNS-Enumeration & KI-basiertes Zielprofilieren
KI in der Schwachstellenbewertung und Penetrationstests
Lektion 5
- 5.1 Automatisiertes Schwachstellenscannen mit KI
- 5.2 KI-gestützte Penetrationstest-Tools
- 5.3 Maschinelles Lernen für Ausbeutungstechniken
- 5.4 Dynamisches Anwendungssicherheitstesten (DAST) mit KI
- 5.5 KI-gesteuertes Fuzz-Testing
- 5.6 Adversarial Machine Learning im Penetrationstest
- 5.7 Automatisierte Berichterstellung mittels KI
- 5.8 KI-basierte Bedrohungsmodellierung
- 5.9 Herausforderungen und ethische Überlegungen beim KI-gesteuerten Penetrationstest
Maschinelles Lernen für Bedrohungsanalyse
Lektion 6
- 6.1 Überwachtes Lernen zur Bedrohungserkennung
- 6.2 Unüberwachtes Lernen zur Anomalieerkennung
- 6.3 Verstärkungslernen für adaptive Sicherheitsmaßnahmen
- 6.4 Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für Bedrohungsanalyse
- 6.5 Verhaltensanalyse mittels maschinellem Lernen
- 6.6 Ensemble-Lernen zur Verbesserung der Bedrohungsvorhersage
- 6.7 Merkmalskonstruktion in der Bedrohungsanalyse
- 6.8 Maschinelles Lernen in der Endpunktsicherheit
- 6.9 Erklärbares KI in der Bedrohungsanalyse
Verhaltensanalyse und Anomalieerkennung für Systemhacking
Lektion 7
- 7.1 Verhaltensbiometrie zur Benutzerauthentifizierung
- 7.2 Maschinelles Lernen Modelle zur Analyse des Benutzerverhaltens
- 7.3 Verhaltensanalyse des Netzwerkverkehrs
- 7.4 Verhaltensüberwachung von Endpunkten
- 7.5 Zeitreihenanalyse zur Anomalieerkennung
- 7.6 Heuristische Ansätze zur Anomalieerkennung
- 7.7 KI-gestützte Bedrohungsjagd
- 7.8 Benutzer- und Entitätsverhaltensanalytik (UEBA)
- 7.9 Herausforderungen und Überlegungen bei der Verhaltensanalyse
KI-gestützte Vorfallsreaktionssysteme
Lektion 8
- 8.1 Automatisierte Bedrohungsanalyse mittels KI
- 8.2 Maschinelles Lernen zur Bedrohungsklassifizierung
- 8.3 Integration von Echtzeit-Bedrohungsintelligenz
- 8.4 Prädiktive Analytik im Incident-Response
- 8.5 KI-gestützte Vorfallsforensik
- 8.6 Automatisierte Eindämmungs- und Ausrottungsstrategien
- 8.7 Verhaltensanalyse bei der Vorfallreaktion
- 8.8 Kontinuierliche Verbesserung durch maschinelles Lernen Feedback
- 8.9 Mensch-KI-Zusammenarbeit bei der Vorfallbearbeitung
KI für Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)
Lektion 9
- 9.1 KI-gesteuerte Benutzerauthentifizierungstechniken
- 9.2 Verhaltensbiometrie für Zugangskontrolle
- 9.3 KI-basierte Anomalieerkennung in IAM
- 9.4 Dynamische Zugriffsrichtlinien mit maschinellem Lernen
- 9.5 KI-gestütztes Privileged Access Management (PAM)
- 9.6 Kontinuierliche Authentifizierung mittels maschinellem Lernen
- 9.7 Automatisierte Benutzererstellung und -deaktivierung
- 9.8 Risikobasierte Authentifizierung mit KI
- 9.9 KI in Identitätsverwaltung und -administration (IGA)
Sicherung von KI-Systemen
Lektion 10
- 10.1 Angriffe auf KI-Modelle durch Gegenspieler
- 10.2 Sichere Praktiken für das Training von Modellen
- 10.3 Datenschutz in KI-Systemen
- 10.4 Sichere Bereitstellung von KI-Anwendungen
- 10.5 Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von KI-Modellen
- 10.6 Robustheit und Resilienz in KI
- 10.7 Sichere Übertragung und gemeinsame Nutzung von KI-Modellen
- 10.8 Kontinuierliches Monitoring und Bedrohungserkennung für KI
Ethik in KI und Cybersicherheit
Lektion 11
- 11.1 Ethische Entscheidungsfindung in der Cybersicherheit
- 11.2 Verzerrung und Fairness in KI-Algorithmen
- 11.3 Transparenz und Nachvollziehbarkeit in KI-Systemen
- 11.4 Datenschutzbedenken bei KI-gesteuerter Cybersicherheit
- 11.5 Verantwortlichkeit und Zuständigkeit in der KI-Sicherheit
- 11.6 Ethik des Teilens von Bedrohungsintelligenz
- 11.7 Menschenrechte und KI in der Cybersicherheit
- 11.8 Einhaltung regulatorischer Vorschriften und ethischer Standards
- 11.9 Ethisches Hacken und Verantwortungsvolle Offenlegung
Abschlussprojekt
Lektion 12
- 12.1 Fallstudie 1: KI-gestützte Bedrohungserkennung und Reaktion
- 12.2 Fallstudie 2: Ethisches Hacken mit KI-Integration
- 12.3 Fallstudie 3: KI in Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)
- 12.4 Fallstudie 4: Sichere Implementierung von KI-Systemen
KI-Agenten für ethisches Hacken
Optionales Modul
- 1. Verständnis von KI-Agenten
- 2. Fallstudien
- 3. Praktische Übungen mit KI-Agenten
Industriewachstum
Steigende Nachfrage nach ethischen Hackern im Bereich KI
- Da KI zunehmend tief in wichtigen Industrien verankert wird, wächst der Bedarf an ethischen Hackern, die in KI-Sicherheit geschult sind, rapide.
- Cyberangriffe gegen KI-gesteuerte Systeme entwickeln sich schnell weiter und schaffen einen dringenden Bedarf an Spezialisten, die diese Technologien schützen können.
- Zu den aufkommenden Schwerpunktbereichen gehören KI-basiertes Penetrationstesting, die Verteidigung gegen feindselige KI-Angriffe, die Verhinderung von KI-bezogenem Betrug und die Verbesserung von KI-gestützter Sicherheitsüberwachung.
- Da die Fortschritte in der KI die Sicherheitsexpertise überholen, positionieren sich Fachleute im Bereich des ethischen Hackens von KI als sehr gefragte Experten im Bereich der Cybersicherheit.
Wer sollte sich für dieses Programm einschreiben?
Cybersicherheitsexperten: Personen, die bestrebt sind, ihre Fachkenntnisse in proaktiver Verteidigung und KI-gestützter Bedrohungserkennung zu stärken.
Ethische Hacker: Diejenigen, die darauf abzielen, fortgeschrittene Hacking-Techniken zu beherrschen und neuen Cyber-Bedrohungen immer einen Schritt voraus zu sein.
Technologieführer und Entscheidungsträger: Führungskräfte und Manager, die verstehen möchten, wie KI und ethisches Hacken ihre Organisationen schützen können.
Strebsame Studierende: Lernende, die eine Karriere im Bereich der Cybersicherheit anstreben und grundlegendes Wissen sowie praktische Fähigkeiten im ethischen Hacken erwerben.
Weitere Details
Voraussetzungen
- Programmierkenntnisse: Vertrautheit mit Sprachen wie Python, Java oder C++ für Automatisierung und Skripterstellung.
- Netzwerkkenntnisse: Verständnis von Protokollen, Subnetting, Firewalls und Routing-Konzepten.
- Betriebssysteme: Kompetenz im Umgang mit Windows- und Linux-Umgebungen.
- Grundlagen der Cybersicherheit: Grundkenntnisse in Verschlüsselung, Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Sicherheitsprotokollen.
- Grundlagen des maschinellen Lernens: Verständnis der grundlegenden Konzepte, Algorithmen und Implementierungen des maschinellen Lernens.
- Web-Technologien: Kenntnisse in Webprotokollen (HTTP/HTTPS) und Grundlagen von Webservern.
- Zertifizierungshinweis: Es gibt keine verpflichtenden Voraussetzungen — die Zertifizierung erfolgt ausschließlich auf Grundlage der Prüfungsleistung.
Prüfungsdetails
- Dauer: 90 Minuten
- Bestanden: 70% (35/50)
- Format: 50 Multiple-Choice-/Mehrfachantwort-Fragen
- Liefermethode: Online über eine überwachte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
- Sprache: Englisch
Lizenzierung und Akkreditierung
Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogramm-Vereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.
Gleichstellungspolitik
AVC stellt aufgrund einer Behinderung oder medizinischen Erkrankung von Studierenden keine Unterkünfte zur Verfügung. Bewerber werden ermutigt, sich an AVC zu wenden, um während des Unterbringungsprozesses Anleitung und Unterstützung zu erhalten.
Häufig gestellte Fragen
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