AI+ Security Level 2™ - eLearning (Prüfung inbegriffen)
448,00 EUR
- 40 hours
Verteidigen und Schützen mit Intelligenten KI-Lösungen Erweitern Sie Ihr Sicherheitswissen durch das AI+ Security Level 2™ Kurs- und Prüfungspaket. Beherrschen Sie wichtige KI-gestützte Sicherheitstaktiken, um neue Technologien zu schützen und zu sichern.
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 den Abschluss inbegriffen. Gültig für 1 Jahr
Werkzeuge, die Sie meistern werden
CrowdStrike, Flair.ai, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
Über den Kurs
Die AI+ Security Level 2 Certification bietet eine eingehende Untersuchung darüber, wie Künstliche Intelligenz (KI) in die Cybersicherheit integriert wird. Beginnend mit grundlegender Python-Programmierung, führt sie in die Kernkonzepte der KI ein und entwickelt die Fähigkeiten, die notwendig sind, um Cyberbedrohungen mit Maschinellem Lernen zu identifizieren und zu bekämpfen. Der Lehrplan schreitet zu spezialisierten Themen wie KI-gestützte Authentifizierung und Generative Adversarial Networks (GANs) für die Simulation von Angriffen und die Stärkung der Verteidigung fort.
Durch realitätsnahe Szenarien, praktische Übungen und ein Abschlussprojekt wenden die Teilnehmer KI-Lösungen auf praktische Herausforderungen der Cybersicherheit an. Das Programm vermittelt wesentliche Konzepte wie Maschinelles Lernen (ML), Tiefes Lernen (DL) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und befähigt Fachleute dazu, digitale Vermögenswerte effektiv gegen sich entwickelnde Cyber-Risiken zu schützen.
Warum diese Zertifizierung wichtig ist
Erlangen Sie ein tiefes Verständnis dafür, wie KI die Cybersicherheit verbessert und es Ihnen ermöglicht, moderne digitale Bedrohungen effektiver zu bekämpfen.
Lernergebnisse
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
KI-gestützte Bedrohungserkennung
Wenden Sie KI-Algorithmen an, um Cyberbedrohungen wie Phishing, Malware und ungewöhnliche Netzwerkaktivitäten zu erkennen und darauf zu reagieren.
Benutzerauthentifizierung der nächsten Generation
Verwenden Sie fortschrittliche KI-Methoden, um die Identitätsverifizierung zu stärken und unbefugten Zugriff zu verhindern.
Maschinelles Lernen für Cybersicherheit
Nutzen Sie ML-Techniken, um Daten zu verarbeiten, potenzielle Angriffe vorherzusagen und genaue Bedrohungsreaktionen zu liefern.
KI-gestütztes Penetrationstesting
Nutzen Sie KI-Tools, um Penetrationstests zu optimieren und Systemanfälligkeiten effektiver aufzudecken als traditionelle Methoden.
Kurszeitplan
Einführung in künstliche Intelligenz (KI) und Cybersicherheit
Lektion 1
- 1.1 Verständnis der Künstlichen Intelligenz für Cybersicherheit (CSAI)
- 1.2 Eine Einführung in KI und ihre Anwendungen in der Cybersicherheit
- 1.3 Überblick über die Grundlagen der Cybersicherheit
- 1.4 Identifizierung und Minderung von Risiken im echten Leben
- 1.5 Aufbau einer widerstandsfähigen und anpassungsfähigen Sicherheitsinfrastruktur
- 1.6 Verbesserung der digitalen Verteidigung durch CSAI
Python-Programmierung für KI- und Cybersicherheitsexperten
Lektion 2
- 2.1 Python-Programmiersprache und ihre Bedeutung in der Cybersicherheit
- 2.2 Python-Programmiersprache und Anwendungen in der Cybersicherheit
- 2.3 KI-Scripting für Automatisierung bei Aufgaben der Cybersicherheit
- 2.4 Datenanalyse und -manipulation mit Python
- 2.5 Entwicklung von Sicherheitstools mit Python
Anwendung von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit
Lektion 3
- 3.1 Verständnis der Anwendung von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit
- 3.2 Anomalieerkennung zur Verhaltensanalyse
- 3.3 Dynamische und proaktive Verteidigung mit maschinellem Lernen
- 3.4 Schutz sensibler Daten und Systeme vor vielfältigen Cyber-Bedrohungen
Erkennung von E-Mail-Bedrohungen mit KI
Lektion 4
- 4.1 Einsatz von maschinellem Lernen zur Erkennung von E-Mail-Bedrohungen
- 4.2 Analyse von Mustern und Kennzeichnung bösartiger Inhalte
- 4.3 Verbesserung der Phishing-Erkennung mit KI
- 4.4 Autonome Identifizierung und Abwehr von E-Mail-Bedrohungen
- 4.5 Werkzeuge und Technologien zur Implementierung von KI in der E-Mail-Sicherheit
KI-Algorithmus zur Erkennung von Malware-Bedrohungen
Lektion 5
- 5.1 Einführung in AI-Algorithmen zur Erkennung von Malware-Bedrohungen
- 5.2 Einsatz fortgeschrittener Algorithmen und KI zur Erkennung von Malware-Bedrohungen
- 5.3 Identifizierung, Analyse und Minderung von Schadsoftware
- 5.4 Schutz von Systemen, Netzwerken und Daten in Echtzeit
- 5.5 Verstärkung der Cybersicherheitsmaßnahmen gegen Malware-Bedrohungen
- 5.6 Werkzeuge und Technologie: Python, Werkzeuge zur Malware-Analyse
Netzwerkanomalieerkennung mit KI
Lektion 6
- 6.1 Einsatz von maschinellem Lernen zur Identifizierung ungewöhnlicher Muster im Netzwerkverkehr
- 6.2 Verbesserung der Cybersicherheit und Stärkung der Netzwerkverteidigung mit KI-Techniken
- 6.3 Implementierung von Techniken zur Erkennung von Netzwerkanomalien
Benutzerauthentifizierungssicherheit mit KI
Lektion 7
- 7.1 Einleitung
- 7.2 Verbesserung der Benutzerauthentifizierung mit KI-Techniken
- 7.3 Einführung in die biometrische Erkennung, Anomalieerkennung und Verhaltensanalyse
- 7.4 Bereitstellung einer robusten Verteidigung gegen unbefugten Zugriff
- 7.5 Gewährleistung einer nahtlosen und dennoch sicheren Benutzererfahrung
- 7.6 Werkzeuge und Technologie: KI-basierte Authentifizierungsplattformen
- 7.7 Schlussfolgerung
Generative Adversarial Network (GAN) für Cybersicherheit
Lektion 8
- 8.1 Einführung in generative gegnerische Netzwerke (GANs) in der Cybersicherheit
- 8.2 Erstellung realistischer simulierter Bedrohungen zur Stärkung von Systemen
- 8.3 Erkennung von Schwachstellen und Verfeinerung von Sicherheitsmaßnahmen mit GANs
- 8.4 Werkzeuge und Technologie: Python und GAN-Frameworks
Penetrationstests mit künstlicher Intelligenz
Lektion 9
- 9.1 Effizienzsteigerung bei der Identifizierung von Schwachstellen durch den Einsatz von KI
- 9.2 Automatisierung der Bedrohungserkennung und Anpassung an sich entwickelnde Angriffsmuster
- 9.3 Stärkung von Organisationen gegen Cyber-Bedrohungen durch KI-gesteuerte Penetrationstests
- 9.4 Werkzeuge und Technologie: Penetrationstest-Werkzeuge, KI-basierte Schwachstellenscanner
Abschlussprojekt
Lektion 10
- 10.1 Einführung
- 10.2 Anwendungsfälle: KI in der Cybersicherheit
- 10.3 Ergebnispräsentation
KI-Agenten für Sicherheitsstufe 2
Optionales Modul
- 1. Was sind KI-Agenten
- 2. Schlüsselkompetenzen von KI-Agenten in der fortgeschrittenen Cybersicherheit
- 3. Anwendungen und Trends für KI-Agenten in der fortgeschrittenen Cybersicherheit
- 4. Wie funktioniert ein KI-Agent
- 5. Kernmerkmale von KI-Agenten
- 6. Arten von KI-Agenten
Industriewachstum
Steigende Nachfrage nach KI-Sicherheitsexperten
- Da KI-gesteuerte Cyberangriffe zunehmen, suchen Organisationen nach qualifizierten KI-Sicherheitsexperten, die in der Lage sind, fortgeschrittene Bedrohungen abzuwehren.
- Studien zeigen, dass 82% der Unternehmen die Sicherheit von KI nun als einen wesentlichen Bestandteil ihrer Risikomanagementpläne betrachten.
- Zu den Schlüsselwachstumsfeldern gehören Abwehr von feindlicher KI, Risikomanagement für KI, KI-gesteuerte Bedrohungserkennung und sichere KI-Steuerung.
- Expertise in der KI-Sicherheit ist in Sektoren wie Finanzen, Regierung, Gesundheitswesen und globale Technologie sehr gefragt, was sie zu einem lohnenden Karriereweg mit hohem Potenzial macht.
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
- Der Abschluss von AI+ Security Level 1™ wird empfohlen, ist aber nicht erforderlich.
- Grundkenntnisse in Python, einschließlich Variablen, Schleifen und Funktionen.
- Verständnis der CIA-Triade, grundlegender Cybersicherheitskonzepte und gängiger Bedrohungen wie Malware.
- Allgemeines Bewusstsein für die Grundlagen des maschinellen Lernens (keine technische Expertise erforderlich).
- Vertrautheit mit den Grundlagen der Netzwerktechnik, einschließlich IP-Adressierung und TCP/IP-Protokollen.
- Grundlegende Linux-/Befehlszeilenkenntnisse zum Navigieren und Verwenden von Sicherheitstools.
- Interesse an der Nutzung von KI für Echtzeit-Cybersicherheitsanwendungen.
- Es gibt keine formellen 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: Deutsch
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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