AI+ Ethical Hacker™ - eLearning (inkluderet eksamen)
3.500,00 DKK
- 40 hours
Sikre digitale miljøer: Udnyt AI-drevne teknologier AI+ Etisk Hacker-certificeringen forbereder cybersikkerhedsprofessionelle og etiske hackere på at beskytte det hurtigt udviklende digitale miljø. Dette program tilbyder en omfattende undersøgelse af etiske hackingpraksisser kombineret med avancerede kunstig intelligens (AI) teknologier, og demonstrerer hvordan AI transformerer både offensive og defensive cybersikkerhedsstrategier. Deltagerne vil udforske de juridiske og etiske principper for etisk hacking, mestre essentielle teknikker og udvikle kritiske færdigheder.
Vigtige funktioner
Sprog
Kursus og materiale på engelsk
Niveau
Mellemniveau (Kategori: AI+ Teknisk)
1 års platformadgang
og Virtuelt Hands-on Lab inkluderet
40 timers videoundervisning & multimedie
Anbefaling om 50 timers studietid
Materiale
Video, PDF-materiale, lydbog, podcasts, quizzer og vurderinger.
Eksamen
Online overvåget eksamen med én gratis genprøve
Certifikat
Certifikat for gennemførelse inkluderet. Gyldig i 1 år
Værktøjer du vil mestre
Acunetix, Wazuh, Shodan, OWASP ZAP
Om kurset
Certificeringen lægger vægt på AI-drevet trusselsanalyse, der anvender værktøjer som maskinlæring (ML), sprogforståelse (NLP) og dyb læring (DL) for at styrke cybersikkerheden. Gennem en blanding af teoretisk læring og praktiske øvelser anvender eleverne AI-forstærkede metoder i virkelige scenarier. Ud over teknologitræning udstyrer denne certificering deltagerne til cybersikkerhedens fremtid, hvor AI spiller en central rolle i proaktivt forsvar og hurtig reaktion. Interaktive moduler og case-studier hjælper med at opbygge et omfattende færdighedssæt, der gør eleverne i stand til at adressere moderne cybertrusler med innovative AI-løsninger.
Hvorfor denne certificering er vigtig
Forstå hvordan AI omformer cybersikkerhed, så du er forberedt på fremvoksende trusler.
Læringsresultater
Ved afslutningen af dette kursus vil du være i stand til at:
AI-forstærkede cybersikkerhedsteknikker
Studerende vil opnå evnen til at integrere AI-værktøjer og teknologier i arbejdsgange inden for cybersikkerhed, herunder opgaver som etisk hacking, rekognoscering, sårbarhedsvurderinger, penetrationstest og hændelsesrespons.
Trusselsdetektion og anomalieanalyse
Studerende vil lære at anvende maskinlæringsalgoritmer til at identificere usædvanlige mønstre og adfærd, hvilket muliggør proaktiv opdagelse og afbødning af potentielle sikkerhedstrusler.
AI til identitets- og adgangsstyring (IAM)
Studerende vil forstå, hvordan man kan udnytte AI til at styrke IAM-systemer, forbedre autentifikationsprocesser og håndtere brugertilladelser mere sikkert og dynamisk.
Automatiseret optimering af sikkerhedsprotokol
Studerende vil erhverve færdigheder til at bruge AI til dynamisk justering og optimering af sikkerhedsprotokoller baseret på realtids trusselsanalyse, herunder forudsigende justeringer af firewalls, konfigurationer og andre sikkerhedsforanstaltninger.
Kursus tidsplan
Grundlag for etisk hacking ved brug af kunstig intelligens (AI)
Lektion 1
- 1.1 Introduktion til etisk hacking
- 1.2 Metodologi for etisk hacking
- 1.3 Juridisk og regulatorisk rammeværk
- 1.4 Hackertyper og motivationer
- 1.5 Teknikker til indsamling af information
- 1.6 Footprinting og rekognoscering
- 1.7 Skanning af netværk
- 1.8 Opregningsteknikker
Introduktion til AI i etisk hacking
Lektion 2
- 2.1 AI i etisk hacking
- 2.2 Grundlæggende om AI
- 2.3 Oversigt over AI-teknologier
- 2.4 Maskinlæring inden for cybersikkerhed
- 2.5 Natursprogsbehandling (NLP) til cybersikkerhed
- 2.6 Dyb læring til trusselsdetektion
- 2.7 Fjendtlig maskinlæring inden for cybersikkerhed
- 2.8 AI-drevne platforme for trusselsintelligens
- 2.9 Cybersikkerhedsautomatisering med AI
AI-værktøjer og teknologier i etisk hacking
Lektion 3
- 3.1 AI-baserede værktøjer til trusselsdetektion
- 3.2 Frameworks for maskinlæring til etisk hacking
- 3.3 AI-forstærkede værktøjer til penetrationstest
- 3.4 Værktøjer til adfærdsanalyse for detektion af anomalier
- 3.5 AI-drevne netværkssikkerhedsløsninger
- 3.6 Automatiserede sårbarhedsscannere
- 3.7 AI i webapplikation
- 3.8 AI til opdagelse og analyse af malware
- 3.9 Kognitive sikkerhedsværktøjer
AI-drevne rekognosceringsteknikker
Lektion 4
- 4.1 Introduktion til rekognoscering i etisk hacking
- 4.2 Traditionel vs. AI-drevet rekognoscering
- 4.3 Automatiseret OS-fingeraftryk med AI
- 4.4 AI-forbedrede teknikker til portscanning
- 4.5 Maskinlæring til netværkskortlægning
- 4.6 AI-drevet social engineering rekognoscering
- 4.7 Maskinlæring i OSINT
- 4.8 AI-forbedret DNS-opregning & AI-drevet profilering af mål
AI i sårbarhedsvurdering og penetrationstestning
Lektion 5
- 5.1 Automatiseret sårbarhedsscanning med AI
- 5.2 AI-forstærkede værktøjer til penetrationstest
- 5.3 Maskinlæring til udnyttelsesteknikker
- 5.4 Dynamisk applikationssikkerhedstest (DAST) med AI
- 5.5 AI-drevet fuzz-testning
- 5.6 Fjendtlig maskinlæring i penetrationstestning
- 5.7 Automatisk rapportgenerering ved brug af AI
- 5.8 AI-baseret trusselsmodellering
- 5.9 Udfordringer og etiske overvejelser i AI-drevet penetrationstestning
Maskinlæring til trusselsanalyse
Lektion 6
- 6.1 Overvåget læring til trusselsdetektion
- 6.2 Uovervåget læring til detektion af anomalier
- 6.3 Forstærkende læring for adaptive sikkerhedsforanstaltninger
- 6.4 Natursprogsbehandling (NLP) til trusselsintelligens
- 6.5 Adfærdsanalyse ved brug af maskinlæring
- 6.6 Ensemblelæring for forbedret trusselsprediktion
- 6.7 Feature Engineering i trusselsanalyse
- 6.8 Maskinlæring i endpoint-sikkerhed
- 6.9 Forklarbar AI i trusselsanalyse
Adfærdsanalyse og detektion af anomalier for systemhacking
Lektion 7
- 7.1 Adfærdsbiometri til brugerautentifikation
- 7.2 Maskinlæringsmodeller til analyse af brugeradfærd
- 7.3 Analyse af netværkstrafikadfærd
- 7.4 Overvågning af endepunktsadfærd
- 7.5 Tidsserieanalyse til detektion af anomalier
- 7.6 Heuristiske tilgange til detektion af anomalier
- 7.7 AI-drevet trusselsjagt
- 7.8 Bruger- og enhedsadfærdsanalyse (UEBA)
- 7.9 Udfordringer og overvejelser i adfærdsanalyse
AI-understøttede hændelsesresponssystemer
Lektion 8
- 8.1 Automatiseret trusselsvurdering ved brug af AI
- 8.2 Maskinlæring til trusselsklassificering
- 8.3 Integration af realtids trusselsintelligens
- 8.4 Prædiktiv analyse i hændelsesreaktion
- 8.5 AI-drevet hændelsesforensik
- 8.6 Automatiserede strategier for inddæmning og udryddelse
- 8.7 Adfærdsanalyse i hændelsesresponsering
- 8.8 Løbende forbedring gennem feedback fra maskinlæring
- 8.9 Menneske-AI-samarbejde i hændelseshåndtering
AI til identitets- og adgangsstyring (IAM)
Lektion 9
- 9.1 AI-drevne brugerautentificeringsteknikker
- 9.2 Adfærdsbiometri til adgangskontrol
- 9.3 AI-baseret anomalidetektion i IAM
- 9.4 Dynamiske adgangspolitikker med maskinlæring
- 9.5 AI-forbedret Privilegeret Adgangsstyring (PAM)
- 9.6 Kontinuerlig autentificering ved brug af maskinlæring
- 9.7 Automatiseret oprettelse og fjernelse af brugere
- 9.8 Risikobaseret autentifikation med AI
- 9.9 AI i identitetsstyring og -administration (IGA)
Sikring af AI-systemer
Lektion 10
- 10.1 Fjendtlige angreb på AI-modeller
- 10.2 Sikre træningspraksisser for modeller
- 10.3 Databeskyttelse i AI-systemer
- 10.4 Sikker udrulning af AI-applikationer
- 10.5 AI-models forklarbarhed og fortolkning
- 10.6 Robusthed og modstandsdygtighed i AI
- 10.7 Sikker overførsel og deling af AI-modeller
- 10.8 Kontinuerlig overvågning og trusselsdetektion for AI
Etik inden for AI og cybersikkerhed
Lektion 11
- 11.1 Etisk beslutningstagning inden for cybersikkerhed
- 11.2 Bias og retfærdighed i AI-algoritmer
- 11.3 Transparens og forklarbarhed i AI-systemer
- 11.4 Privatlivsbekymringer i AI-drevet cybersikkerhed
- 11.5 Ansvarlighed og ansvar i AI-sikkerhed
- 11.6 Etik ved deling af trusselsintelligens
- 11.7 Menneskerettigheder og AI inden for cybersikkerhed
- 11.8 Overholdelse af regulativer og etiske standarder
- 11.9 Etisk hacking og ansvarlig offentliggørelse
Afsluttende projekt
Lektion 12
- 12.1 Case Study 1: AI-forstærket trusselsdetektion og -respons
- 12.2 Case Study 2: Etisk hacking med AI-integration
- 12.3 Case Study 3: AI i identitets- og adgangsstyring (IAM)
- 12.4 Case Study 4: Sikker implementering af AI-systemer
AI-agenter til etisk hacking
Valgfrit modul
- 1. Forståelse af AI-agenter
- 2. Case-studier
- 3. Praktisk erfaring med AI-agenter
Industrivækst
Stigende efterspørgsel efter etiske hackere inden for AI
- Med AI, der bliver dybt integreret i vitale industrier, vokser behovet for etiske hackere med færdigheder i AI-sikkerhed hurtigt.
- Cyberangreb mod AI-drevne systemer udvikler sig hurtigt, hvilket skaber et presserende behov for specialister, der kan beskytte disse teknologier.
- Fremvoksende fokusområder inkluderer AI-baseret penetrationstestning, forsvar mod fjendtlige AI-angreb, forebyggelse af AI-relateret svindel og forbedring af AI-drevet sikkerhedsovervågning.
- I takt med at fremskridt inden for AI overhaler sikkerhedsekspertise, positioneres professionelle inden for AI-etisk hacking som højt efterspurgte eksperter i cybersikkerhedsfeltet.
Hvem bør tilmelde sig dette program?
Cybersikkerhedsprofessionelle: Personer, der ønsker at styrke deres ekspertise inden for proaktivt forsvar og AI-forstærket trusselsdetektion.
Etiske Hackere: Dem, der sigter mod at mestre avancerede hackingteknikker og forblive foran opstående cybertrusler.
Teknologiledere og beslutningstagere: Direktører og ledere, der ønsker at forstå, hvordan AI og etisk hacking kan beskytte deres organisationer.
Aspirerende studerende: Elever, der stræber efter en karriere inden for cybersikkerhed, opnår grundlæggende viden og praktiske færdigheder i etisk hacking.
Flere detaljer
Forudsætninger
- Programmeringsfærdigheder: Bekendtskab med sprog som Python, Java eller C++ til automatisering og scripting.
- Netværkskendskab: Forståelse for protokoller, subnetting, firewalls og routingkoncepter.
- Operativsystemer: Kompetencer inden for Windows og Linux miljøer.
- Grundlæggende om cybersikkerhed: Basal viden om kryptering, autentifikation, adgangskontrol og sikkerhedsprotokoller.
- Grundlæggende maskinlæring: Forståelse af centrale koncepter, algoritmer og implementeringer inden for maskinlæring.
- Webteknologier: Kendskab til webprotokoller (HTTP/HTTPS) og grundlæggende om webservere.
- Certificeringsnote: Ingen obligatoriske forudsætninger — certificering gives udelukkende baseret på eksamensresultater.
Eksamensdetaljer
- Varighed: 90 minutter
- Bestået: 70% (35/50)
- Format: 50 multiple-choice/flersvarsspørgsmål
- Leveringsmetode: Online via platform for overvåget eksamen (fleksibel tidsplanlægning)
- Sprog: Engelsk
Licensgivning og akkreditering
Dette kursus udbydes af AVC i henhold til Partner Program-aftalen og overholder kravene i licensaftalen.
Egenkapitalpolitik
AVC yder ikke indkvartering på grund af en handicap eller medicinsk tilstand hos nogen studerende. Kandidater opfordres til at kontakte AVC for vejledning og støtte gennem hele tilpasningsprocessen.
Ofte stillede spørgsmål
Har du brug for virksomhedsløsninger eller LMS-integration?
Fandt du ikke kurset eller programmet, der ville være til gavn for din virksomhed? Har du brug for LMS-integration? Skriv til os, vi løser alt!