Adding Value Consulting
AI+ Security Level 3™ - eLearning (Prüfung inbegriffen)
AI & Machine Learning
Software & Cloud

AI+ Security Level 3™ - eLearning (Prüfung inbegriffen)

448,00 EUR

  • 40 hours
eLearning

Führen Sie die nächste Ära der Cybersicherheit mit KI-gesteuerten Innovationen an Diese Zertifizierung bietet einen umfassenden Einblick, wie Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) die Cybersicherheit transformieren. Sie werden lernen, KI für die Erkennung fortgeschrittener Bedrohungen, die Einhaltung von Vorschriften und das Risikomanagement über Netzwerke, Endpunkte, IoT und Cloud-Umgebungen hinweg zu nutzen.

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. Gültig für 1 Jahr

Werkzeuge, die Sie meistern werden

Splunk User Behavior Analytics (UBA), Microsoft Defender für Endpunkte, Microsoft Azure AD Conditional Access, Adversarial Robustness Toolbox (ART)

Hero

Über den Kurs

Das Programm konzentriert sich auf die praktische Umsetzung durch Fallstudien, Workshops und reale Szenarien, die Ihnen praktische Erfahrungen im Schutz gegen aufkommende Bedrohungen, feindliche Angriffe und sich wandelnde Compliance-Anforderungen vermitteln. Ein Abschlussprojekt ermöglicht es Ihnen, Ihre Expertise auf eine echte Cybersicherheitsherausforderung anzuwenden und bereitet Sie darauf vor, KI-gestützte Sicherheitslösungen effektiv zu entwerfen und einzusetzen.


Lernergebnisse

Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:

Nutzen Sie Deep Learning für die Cyber-Verteidigung

Entwickeln Sie Fähigkeiten in der Anwendung von Deep-Learning-Modellen für fortgeschrittene Aufgaben in der Cybersicherheit, wie Malware-Erkennung, Phishing-Prävention und prädiktive Bedrohungsanalyse.

KI-gesteuerte Cloud- & Container-Sicherheit

Erfahren Sie, wie KI die Sicherheit für Cloud-Infrastrukturen und containerisierte Umgebungen verbessert, mit einem Fokus auf Skalierbarkeit, Automatisierung und proaktive Bedrohungsreaktion.

KI-gestütztes Identitäts- und Zugriffsmanagement

Künstliche Intelligenz anwenden, um Identitätsverifizierung zu optimieren, Zugangskontrollen zu verstärken und Authentifizierungsmechanismen zu sichern.

KI-gestützte IoT-Sicherheit

Entdecken Sie KI-Strategien, um IoT-spezifische Sicherheitsrisiken anzugehen, einschließlich der Identifizierung kompromittierter Geräte und dem Schutz von Kommunikationskanälen.

Kurszeitplan

Hero

  1. Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens für Sicherheitstechnik

    Lektion 1

    • 1.1 Kernkonzepte von KI und ML für die Sicherheit
    • 1.2 Anwendungsfälle von KI in der Cybersicherheit
    • 1.3 Entwicklung von KI-Pipelines für die Sicherheit
    • 1.4 Herausforderungen bei der Anwendung von KI in der Sicherheit

  2. Maschinelles Lernen für die Bedrohungserkennung und Reaktion

    Lektion 2

    • 2.1 Entwicklung von Merkmalsextraktion für Cybersicherheitsdatensätze
    • 2.2 Überwachtes Lernen zur Bedrohungsklassifizierung
    • 2.3 Unüberwachtes Lernen zur Anomalieerkennung
    • 2.4 Ingenieurwesen für Echtzeit-Bedrohungserkennungssysteme

  3. Tiefes Lernen für Sicherheitsanwendungen

    Lektion 3

    • 3.1 Faltungsneuronale Netze (CNNs) zur Bedrohungserkennung
    • 3.2 Rekurrente neuronale Netze (RNNs) und LSTMs für die Sicherheit
    • 3.3 Autoencoder zur Anomalieerkennung
    • 3.4 Adversarial Deep Learning in der Sicherheit

  4. Adversarial AI in der Sicherheit

    Lektion 4

    • 4.1 Einführung in gegnerische KI-Angriffe
    • 4.2 Abwehrmechanismen gegen feindselige Angriffe
    • 4.3 Adversarial Testing und Red Teaming für KI-Systeme
    • 4.4 Entwicklung robuster KI-Systeme gegen feindliche KI

  5. KI in der Netzwerksicherheit

    Lektion 5

    • 5.1 KI-gestützte Einbruchserkennungssysteme
    • 5.2 KI zur Erkennung von Distributed Denial of Service (DDoS)
    • 5.3 KI-basierte Netzwerkanomalieerkennung
    • 5.4 Entwicklung sicherer Netzwerkarchitekturen mit KI

  6. KI in der Endpunktsicherheit

    Lektion 6

    • 6.1 KI zur Erkennung und Klassifizierung von Malware
    • 6.2 KI für Endpunkterkennung und -reaktion (EDR)
    • 6.3 KI-gestützte Bedrohungsjagd
    • 6.4 Implementierung von ressourcenschonenden KI-Modellen für Geräte mit begrenzten Ressourcen

  7. Sicheres KI-System-Engineering

    Lektion 7

    • 7.1 Entwerfen sicherer KI-Architekturen
    • 7.2 Kryptographie in KI für Sicherheit
    • 7.3 Gewährleistung der Modellerklärbarkeit und Transparenz in der Sicherheit
    • 7.4 Leistungsoptimierung von KI-Sicherheitssystemen

  8. KI für Cloud- und Container-Sicherheit

    Lektion 8

    • 8.1 KI zur Sicherung von Cloud-Umgebungen
    • 8.2 KI-gesteuerte Containersicherheit
    • 8.3 KI zur Sicherung serverloser Architekturen
    • 8.4 KI und DevSecOps

  9. 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

  10. KI in Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)

    Lektion 10

    • 10.1 KI für die Analyse des Benutzerverhaltens in IAM
    • 10.2 KI für Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA)
    • 10.3 KI für Zero-Trust-Architektur
    • 10.4 KI für rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC)

  11. KI für physische Sicherheit und IoT-Sicherheit

    Lektion 11

    • 11.1 KI zur Sicherung von Smart Cities
    • 11.2 KI für die Sicherheit im industriellen IoT
    • 11.3 KI für die Sicherheit autonomer Fahrzeuge
    • 11.4 KI zur Sicherung von Smart Homes und Verbraucher-IoT

  12. Abschlussprojekt - Entwicklung von KI-Sicherheitssystemen

    Lektion 12

    • 12.1 Definition des Problems beim Abschlussprojekt
    • 12.2 Entwicklung der KI-Lösung
    • 12.3 Einsatz und Überwachung des KI-Systems
    • 12.4 Abschlusspräsentation und Bewertung des Capstone-Projekts

  13. KI-Agenten für Sicherheitsstufe 3

    Optionales Modul

    • 1. Verständnis von KI-Agenten
    • 2. Fallstudien
    • 3. Praktische Übungen mit KI-Agenten

Industriewachstum

Steigende Nachfrage nach KI-Sicherheitsexperten

  • KI-gesteuerte Cyberbedrohungen entwickeln sich rasch weiter, was die Nachfrage nach Fachkräften erhöht, die in der Abwehr fortgeschrittener Angriffe und Schwachstellen geschult sind.
  • 84% der Cybersicherheitsexperten sind sich einig, dass KI ihre Fähigkeit verbessert, Cyberbedrohungen zu bekämpfen.
  • Wachstumsbereiche: KI-gestützte Bedrohungsanalyse, prädiktive Cyberabwehr, tiefgehendes Lernen für Sicherheit, Zero Trust KI-Sicherheitsframeworks
  • Der weltweite Markt für KI-Sicherheit wird voraussichtlich bis 2030 ein Volumen von 133 Milliarden Dollar erreichen, was ihn zu einer erstklassigen Karrierewahl für diejenigen macht, die nach einflussreichen Rollen im Bereich der Cybersicherheit suchen.
KI-Sicherheit

Wer sollte sich für dieses Programm anmelden?

Cybersicherheitsexperten & Analysten

Penetrationstester & Bedrohungsjäger

Sicherheitsberater

Vorfall-Reaktionskräfte

Sicherheitsingenieure

Compliance-Prüfer

Netzwerksicherheitsadministratoren

IT-Fachleute & Systemadministratoren

Geschäftsführer & Entscheidungsträger

Softwareentwickler

Kurs jetzt starten

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-/Kommandozeilenfähigkeiten zum Navigieren und Verwenden von Sicherheitstools.
  • Interesse daran, KI für Echtzeit-Cybersicherheitsanwendungen zu nutzen.
  • 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: 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

Benötigen Sie eine Unternehmenslösung oder LMS-Integration?

Haben Sie nicht den Kurs oder das Programm gefunden, das für Ihr Unternehmen geeignet wäre? Benötigen Sie eine LMS-Integration? Schreiben Sie uns! Wir werden alles lösen!