AI+ Security Level 1™ - eLearning (Prüfung inbegriffen)
448,00 EUR
- 40 hours
Stärkung der Cybersicherheit mit KI Beginnen Sie Ihre KI-Sicherheitsreise mit unserem umfassenden Paket, das die Grundlagen der KI-gestützten Verteidigung, des Schwachstellenmanagements und der intelligenten Bedrohungsabwehr abdeckt. Das Verständnis der Schnittstelle zwischen Cybersicherheit und Künstlicher Intelligenz (KI) wird zunehmend wichtiger, da KI ein entscheidender Faktor bei der Verstärkung von Sicherheitsmaßnahmen wird. KI-basierte Systeme können riesige Datensätze verarbeiten, Bedrohungen vorhersagen, Anomalien erkennen und Reaktionen mit bemerkenswerter Geschwindigkeit und Genauigkeit automatisieren.
Hauptmerkmale
Sprache
Kurs und Material auf Englisch
Niveau
Anfänger-Fortgeschrittenen 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
CrowdStrike, Flair.ai, ChatGPT, Pluralsight
Über den Kurs
Die AI+ Security Level 1 Certification rüstet Fachleute mit den grundlegenden Fähigkeiten aus, die benötigt werden, um sich in diesem komplexen Bereich zurechtzufinden. Das Erlangen dieser Zertifizierung zeigt die Fähigkeit, KI zu nutzen, um die Bedrohungserkennung zu verbessern, Reaktionsstrategien zu optimieren und die allgemeine Sicherheitslage zu stärken. Sie unterstreicht die Expertise in der Integration von KI mit Cybersicherheitspraktiken – und stellt Fachleute an die Spitze eines schnell wachsenden Feldes, wodurch sie zu wertvollen Vermögenswerten für Organisationen werden, die sich gegen fortgeschrittene Cyberbedrohungen wehren.
Da Cyberangriffe immer häufiger und ausgeklügelter werden, ist der Kurs AI+ Security von großer Relevanz. Er bildet Fachleute darin aus, KI für die Anomalieerkennung, proaktive Bedrohungsidentifikation und Echtzeit-Incident-Response zu nutzen – unerlässlich zum Schutz sensibler Daten und kritischer Systeme. Durch die Verbindung von KI mit Cybersicherheit können Organisationen ihre Abwehr stärken, sich an sich entwickelnde Risiken anpassen und widerstandsfähige Sicherheitsrahmen aufrechterhalten. Dieser Kurs stellt sicher, dass Fachleute in der sich schnell verändernden digitalen Landschaft führend bleiben, indem er die steigende Nachfrage nach fortgeschrittenen Cybersicherheitslösungen anspricht.
Warum diese Zertifizierung wichtig ist
Erwerben Sie eine solide technische Grundlage, indem Sie die Integration von KI und Cybersicherheit durch Python, maschinelles Lernen und Techniken zur Bedrohungsabwehr erforschen.
Lernergebnisse
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
Automatisierung von Sicherheitsprozessen
Nutzen Sie KI-Technologien, um routinemäßige Sicherheitsaufgaben wie Überwachung, Protokollierung und Vorfallbearbeitung zu optimieren und so Effizienz und Genauigkeit zu steigern.
KI-gesteuerte Bedrohungserkennung & Reaktion
KI-Tools implementieren, um Cyberbedrohungen in Echtzeit zu identifizieren, analysieren und zu bekämpfen
Datenschutz & Compliance in der KI-Sicherheit
Verstehen Sie regulatorische Standards und wenden Sie KI-basierte Maßnahmen an, um sensible Daten zu schützen und gleichzeitig die Einhaltung zu gewährleisten.
Proaktive Verhütung von Cyberangriffen
Entwickeln Sie Fähigkeiten in prädiktiver Analytik und Verhaltensanalyse, um Anomalien zu erkennen und Cyberangriffe zu stoppen, bevor sie geschehen.
Kurszeitplan
Einführung in die Cybersicherheit
Lektion 1
- 1.1 Definition und Umfang der Cybersicherheit
- 1.2 Schlüsselkonzepte der Cybersicherheit
- 1.3 CIA-Triade (Vertraulichkeit, Integrität, Verfügbarkeit)
- 1.4 Rahmenwerke und Standards für Cybersicherheit (NIST, ISO/IEC27001)
- 1.5 Gesetze und Vorschriften zur Cybersicherheit (z. B. DSGVO, HIPAA)
- 1.6 Bedeutung der Cybersicherheit in modernen Unternehmen
- 1.7 Karrieren in der Cybersicherheit
Grundlagen der Betriebssysteme
Lektion 2
- 2.1 Kernbetriebssystemfunktionen (Speicherverwaltung, Prozessverwaltung)
- 2.2 Benutzerkonten und Berechtigungen
- 2.3 Zugriffskontrollmechanismen (ACLs, DAC, MAC)
- 2.4 Betriebssystem-Sicherheitsfunktionen und -Konfigurationen
- 2.5 Absicherung der Betriebssystem-Sicherheit (Patchen, Deaktivieren unnötiger Dienste)
- 2.6 Sicherheitsüberlegungen zur Virtualisierung und Containerisierung
- 2.7 Sicheres Booten und sicherer Fernzugriff
- 2.8 Betriebssystem-Schwachstellen und Gegenmaßnahmen
Grundlagen der Netzwerktechnik
Lektion 3
- 3.1 Netzwerktopologien und Protokolle (TCP/IP, OSI-Modell)
- 3.2 Netzwerkgeräte und ihre Rollen (Router, Switches, Firewalls)
- 3.3 Netzwerksicherheitsgeräte (Firewalls, IDS/IPS)
- 3.4 Netzwerksegmentierung und Zoneneinteilung
- 3.5 Sicherheit in drahtlosen Netzwerken (WPA2, Offene WEP-Schwachstellen)
- 3.6 VPN-Technologien und Anwendungsfälle
- 3.7 Netzwerkadressübersetzung (NAT)
- 3.8 Grundlegende Netzwerk-Fehlerbehebung
Bedrohungen, Schwachstellen und Exploits
Lektion 4
- 4.1 Arten von Bedrohungsakteuren (Script Kiddies, Hacktivisten, Nationalstaaten)
- 4.2 Methodologien zur Bedrohungsjagd unter Verwendung von KI
- 4.3 KI-Tools für die Bedrohungsjagd (SIEM, IDS/IPS)
- 4.4 Techniken der Open-Source-Intelligence (OSINT)
- 4.5 Einführung in Sicherheitslücken
- 4.6 Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) und Sicherheitsintegration mit KI
- 4.7 Angriffe durch Zero-Day-Exploits und Strategien für Patch-Management
- 4.8 Werkzeuge und Techniken zum Scannen von Schwachstellen unter Verwendung von KI
- 4.9 Ausnutzen von Schwachstellen (Praktische Labore)
Verständnis von KI und ML
Lektion 5
- 5.1 Eine Einführung in die KI
- 5.2 Arten und Anwendungen von KI
- 5.3 Identifizierung und Minderung von Risiken im echten Leben
- 5.4 Aufbau einer widerstandsfähigen und adaptiven Sicherheitsinfrastruktur mit KI
- 5.5 Verbesserung der digitalen Verteidigung durch CSAI
- 5.6 Anwendung von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit
- 5.7 Schutz sensibler Daten und Systeme vor vielfältigen Cyber-Bedrohungen
- 5.8 Konzepte der Bedrohungsintelligenz und der Bedrohungsjagd
Grundlagen der Python-Programmierung
Lektion 6
- 6.1 Einführung in die Python-Programmierung
- 6.2 Verständnis von Python-Bibliotheken
- 6.3 Python-Programmiersprache für Anwendungen in der Cybersicherheit
- 6.4 KI-Scripting für Automatisierung bei Aufgaben der Cybersicherheit
- 6.5 Datenanalyse und -manipulation mit Python
- 6.6 Entwicklung von Sicherheitstools mit Python
Anwendungen von KI in der Cybersicherheit
Lektion 7
- 7.1 Verständnis der Anwendung von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit
- 7.2 Anomalieerkennung zur Verhaltensanalyse
- 7.3 Dynamische und proaktive Verteidigung mit maschinellem Lernen
- 7.4 Einsatz von maschinellem Lernen zur Erkennung von E-Mail-Bedrohungen
- 7.5 Verbesserung der Phishing-Erkennung mit KI
- 7.6 Autonome Identifizierung und Abwehr von E-Mail-Bedrohungen
- 7.7 Einsatz fortgeschrittener Algorithmen und KI in der Erkennung von Malware-Bedrohungen
- 7.8 Identifizierung, Analyse und Minderung von Schadsoftware
- 7.9 Verbesserung der Benutzerauthentifizierung mit KI-Techniken
- 7.10 Penetrationstests mit KI
Vorfallreaktion und Katastrophenwiederherstellung
Lektion 8
- 8.1 Prozess der Vorfallsreaktion (Identifikation, Eindämmung, Beseitigung, Wiederherstellung)
- 8.2 Lebenszyklus der Vorfallsreaktion
- 8.3 Vorbereitung eines Vorfallsreaktionsplans
- 8.4 Erkennung und Analyse von Vorfällen
- 8.5 Eindämmung, Beseitigung und Wiederherstellung
- 8.6 Aktivitäten nach einem Vorfall
- 8.7 Digitale Forensik und Beweissammlung
- 8.8 Notfallwiederherstellungsplanung (Backups, Geschäftskontinuität)
- 8.9 Penetrationstests und Schwachstellenbewertungen
- 8.10 Rechtliche und regulatorische Überlegungen bei Sicherheitsvorfällen
Open-Source-Sicherheitstools
Lektion 9
- 9.1 Einführung in Open-Source-Sicherheitstools
- 9.2 Beliebte Open-Source-Sicherheitstools
- 9.3 Vorteile und Herausforderungen bei der Nutzung von Open-Source-Tools
- 9.4 Implementierung von Open-Source-Lösungen in Organisationen
- 9.5 Gemeinschaftsunterstützung und Ressourcen
- 9.6 Netzwerksicherheits-Scanning und Erkennung von Schwachstellen
- 9.7 Sicherheitsinformationen und Ereignismanagement (SIEM) Werkzeuge (Open-Source-Optionen)
- 9.8 Open-Source-Paketfilter-Firewalls
- 9.9 Werkzeuge zum Hashen und Knacken von Passwörtern (Ethische Nutzung)
- 9.10 Open-Source-Forensik-Tools
Die Zukunft sichern
Lektion 10
- 10.1 Aufkommende Cyber-Bedrohungen und Trends
- 10.2 Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Cybersicherheit
- 10.3 Blockchain für Sicherheit
- 10.4 Sicherheit im Internet der Dinge (IoT)
- 10.5 Cloud-Sicherheit
- 10.6 Quantencomputing und seine Auswirkungen auf die Sicherheit
- 10.7 Cybersicherheit in kritischen Infrastrukturen
- 10.8 Kryptographie und sicheres Hashing
- 10.9 Sensibilisierung und Schulung der Benutzer für Cybersicherheit
- 10.10 Kontinuierliche Sicherheitsüberwachung und -verbesserung
Abschlussprojekt
Lektion 11
- 11.1 Einführung
- 11.2 Anwendungsfälle: KI in der Cybersicherheit
- 11.3 Ergebnispräsentation
KI-Agenten für Sicherheitsstufe 1
Optionales Modul
- 1. Verständnis von KI-Agenten
- 2. Was sind KI-Agenten
- 3. Schlüsselkompetenzen von KI-Agenten in der Cybersicherheit
- 4. Anwendungen und Trends für KI-Agenten in der Cybersicherheit
- 5. Wie funktioniert ein KI-Agent
- 6. Kernmerkmale von KI-Agenten
- 7. Arten von KI-Agenten
Industriewachstum
Steigende Nachfrage nach KI-Sicherheitsexperten
- Der weltweite Markt für KI-Sicherheit wird voraussichtlich bis 38 Milliarden Dollar im Jahr 2028 erreichen, da Organisationen zunehmend KI-gestützte Sicherheitslösungen einsetzen.
- Studien zeigen einen 300%igen Anstieg von Cyberangriffen, was die Bedeutung von KI-Sicherheitsexpertise für Unternehmen unterstreicht.
- Zu den Schlüsselwachstumsbereichen gehören KI-basierte Bedrohungserkennung, sichere KI-Steuerung, Reduzierung von Cyber-Risiken und KI-gesteuerte Compliance.
- Angesichts der steigenden Nachfrage nach KI-Sicherheitsspezialisten ist diese Zertifizierung ein wesentliches Qualifikationsmerkmal für Fachleute in den Bereichen IT, Cybersicherheit und Risikomanagement.
Wer sollte sich für dieses Programm einschreiben?
Cybersicherheitsexperten & Analysten
Penetrationstester & Bedrohungsjäger
Sicherheitsberater
Vorfall-Reaktionskräfte
Sicherheitsingenieure
Compliance-Prüfer
Netzwerksicherheitsadministratoren
IT-Fachleute & Systemadministratoren
Geschäftsführer & Entscheidungsträger
Softwareentwickler
Weitere Details
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Python: Kenntnisse über Schleifen, Funktionen und Variablen.
- Grundlagen der Cybersicherheit: Verständnis des CIA-Dreiecks und gängiger Bedrohungen wie Malware und Phishing.
- Einführung in das Bewusstsein für maschinelles Lernen: Vertrautheit mit grundlegenden ML-Konzepten (optional).
- Grundlagen der Netzwerktechnik: Verständnis von IP-Adressierung und TCP/IP-Protokollen.
- Linux/Befehlszeilenkompetenz: Fähigkeit, effizient in der CLI-Umgebung zu arbeiten.
- Es sind keine formellen Voraussetzungen erforderlich – 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 bietet keine Unterbringung aufgrund einer Behinderung oder eines medizinischen Zustands von Studierenden an. Bewerber werden ermutigt, sich an AVC zu wenden, um während des Unterbringungsprozesses Anleitung und Unterstützung zu erhalten.
Häufig gestellte Fragen
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