AI+ Ethical Hacker™ - eLearning (examen inbegrepen)
448,00 EUR
- 40 hours
Veilige Digitale Omgevingen: Benut AI-gestuurde Technologieën De AI+ Ethical Hacker Certificering bereidt cybersecurityprofessionals en ethische hackers voor op de bescherming van de snel evoluerende digitale omgeving. Dit programma biedt een uitgebreide studie van ethische hackpraktijken in combinatie met geavanceerde Kunstmatige Intelligentie (AI) technologieën, en toont aan hoe AI zowel offensieve als defensieve cybersecuritystrategieën transformeert. Deelnemers zullen de juridische en ethische principes van ethisch hacken verkennen, essentiële technieken beheersen en kritische vaardigheden ontwikkelen.
Belangrijkste kenmerken
Taal
Cursus en materiaal in het Engels
Niveau
Gemiddeld niveau (Categorie: AI+ Technisch)
1 jaar platformtoegang
en Virtueel Praktijklab inbegrepen
40 uur aan videomateriaal & multimedia
Aanbeveling van 50 uur studietijd
Materiaal
Video, PDF-materiaal, audio-eBook, podcasts, quizzen en beoordelingen.
Examen
Online Proctor Exam met één gratis herkansing
Certificaat
Certificaat van voltooiing inbegrepen. Geldig voor 1 jaar
Gereedschappen die je zult beheersen
Acunetix, Wazuh, Shodan, OWASP ZAP
Over de cursus
De certificering benadrukt AI-gedreven dreigingsanalyse, waarbij gebruik wordt gemaakt van hulpmiddelen zoals Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) en Deep Learning (DL) om de cybersecurity te versterken. Door een combinatie van theoretisch leren en praktische oefeningen passen deelnemers AI-versterkte methoden toe op realistische scenario's. Naast technologische training, rust deze certificering deelnemers uit voor de toekomst van cybersecurity, waar AI een centrale rol speelt in proactieve verdediging en snelle respons. Interactieve modules en casestudies helpen bij het opbouwen van een uitgebreide vaardigheden set, waardoor deelnemers in staat zijn om moderne cyberdreigingen aan te pakken met innovatieve AI-oplossingen.
Waarom Deze Certificering Belangrijk Is
Begrijp hoe AI de cybersecurity hervormt, zodat u voorbereid bent op opkomende bedreigingen.
Leerresultaten
Aan het einde van deze cursus zult u in staat zijn om:
AI-verbeterde Cybersecurity Technieken
Cursisten zullen de vaardigheid verwerven om AI-hulpmiddelen en technologieën te integreren in cybersecurity workflows, inclusief taken zoals ethisch hacken, verkenning, kwetsbaarheidsanalyses, penetratietesten en incidentrespons.
Dreigingsdetectie en afwijkingsanalyse
Studenten zullen leren om machine learning algoritmen toe te passen om ongebruikelijke patronen en gedragingen te identificeren, wat een proactieve detectie en vermindering van potentiële veiligheidsdreigingen mogelijk maakt.
AI voor Identiteits- en Toegangsbeheer (IAM)
Leerlingen zullen begrijpen hoe ze AI kunnen benutten om IAM-systemen te versterken, authenticatieprocessen te verbeteren en gebruikersrechten veiliger en dynamischer te beheren.
Geautomatiseerde Beveiligingsprotocol Optimalisatie
Studenten zullen vaardigheden verwerven om AI te gebruiken voor het dynamisch aanpassen en optimaliseren van beveiligingsprotocollen op basis van real-time dreigingsanalyse, inclusief voorspellende aanpassingen aan firewalls, configuraties en andere beveiligingsmaatregelen.
Cursustijdlijn
Fundamenten van ethisch hacken met behulp van kunstmatige intelligentie (AI)
Les 1
- 1.1 Inleiding tot ethisch hacken
- 1.2 Methodologie van ethisch hacken
- 1.3 Juridisch en regelgevend kader
- 1.4 Hackertypes en motivaties
- 1.5 Technieken voor informatievergaring
- 1.6 Footprinting en Verkenning
- 1.7 Netwerken scannen
- 1.8 Opsommingstechnieken
Introductie tot AI in ethisch hacken
Les 2
- 2.1 AI in Ethisch Hacken
- 2.2 Basisprincipes van AI
- 2.3 Overzicht AI-technologieën
- 2.4 Machine Learning in Cyberbeveiliging
- 2.5 Natuurlijke Taalverwerking (NLP) voor Cybersecurity
- 2.6 Diepgaand leren voor dreigingsdetectie
- 2.7 Vijandig Machine Learning in Cyberbeveiliging
- 2.8 AI-gestuurde dreigingsinformatieplatforms
- 2.9 Cybersecurity Automatisering met AI
AI-tools en technologieën bij ethisch hacken
Les 3
- 3.1 AI-Gebaseerde Detectietools voor Bedreigingen
- 3.2 Machine Learning Frameworks voor Ethisch Hacken
- 3.3 AI-verbeterde penetratietesttools
- 3.4 Gedragsanalyse-instrumenten voor anomaliedetectie
- 3.5 AI-gestuurde netwerkbeveiligingsoplossingen
- 3.6 Geautomatiseerde Kwetsbaarhedenscanners
- 3.7 AI in webtoepassing
- 3.8 AI voor het detecteren en analyseren van malware
- 3.9 Cognitieve Beveiligingstools
AI-gestuurde Verkenningstechnieken
Les 4
- 4.1 Inleiding tot Verkenning in Ethisch Hacken
- 4.2 Traditionele vs. AI-gestuurde Verkenning
- 4.3 Geautomatiseerde OS-vingerafdrukken met AI
- 4.4 AI-verbeterde poortscantechnieken
- 4.5 Machine Learning voor Netwerk Mapping
- 4.6 AI-gestuurde sociale engineering verkenning
- 4.7 Machine Learning in OSINT
- 4.8 AI-verbeterde DNS-opsomming & AI-gestuurde doelprofilering
AI in kwetsbaarheidsanalyse en penetratietesten
Les 5
- 5.1 Geautomatiseerd kwetsbaarhedenscannen met AI
- 5.2 AI-verbeterde penetratietesttools
- 5.3 Machine Learning voor Exploitatie Technieken
- 5.4 Dynamisch Applicatie Security Testen (DAST) met AI
- 5.5 AI-gestuurde Fuzz Testing
- 5.6 Vijandig Machine Learning bij Penetratietesten
- 5.7 Geautomatiseerde rapportgeneratie met behulp van AI
- 5.8 AI-gebaseerde dreigingsmodellering
- 5.9 Uitdagingen en ethische overwegingen bij AI-gedreven penetratietesten
Machine Learning voor Dreigingsanalyse
Les 6
- 6.1 Begeleid leren voor dreigingsdetectie
- 6.2 Onbegeleid leren voor anomaliedetectie
- 6.3 Versterkend leren voor adaptieve veiligheidsmaatregelen
- 6.4 Natuurlijke Taalverwerking (NLP) voor Dreigingsintelligentie
- 6.5 Gedragsanalyse met behulp van machine learning
- 6.6 Ensembleleren voor verbeterde dreigingsvoorspelling
- 6.7 Functie-engineering in dreigingsanalyse
- 6.8 Machine Learning in eindpuntbeveiliging
- 6.9 Verklaarbare AI in dreigingsanalyse
Gedragsanalyse en anomaliedetectie voor systeemhacking
Les 7
- 7.1 Gedragsbiometrie voor gebruikersauthenticatie
- 7.2 Machine Learning Modellen voor Gebruikersgedrag Analyse
- 7.3 Gedragsanalyse van netwerkverkeer
- 7.4 Monitoring van eindpuntgedrag
- 7.5 Tijdreeksanalyse voor afwijkingsdetectie
- 7.6 Heuristische benaderingen voor anomaliedetectie
- 7.7 AI-gestuurde dreigingsjacht
- 7.8 Gebruikers- en entiteitsgedragsanalyse (UEBA)
- 7.9 Uitdagingen en overwegingen bij gedragsanalyse
AI-gestuurde incidentrespons systemen
Les 8
- 8.1 Geautomatiseerde dreigingsevaluatie met behulp van AI
- 8.2 Machine Learning voor dreigingsclassificatie
- 8.3 Integratie van real-time dreigingsinformatie
- 8.4 Predictieve Analyse bij Incidentrespons
- 8.5 AI-gestuurde incidentenforensiek
- 8.6 Geautomatiseerde Strategieën voor Inperking en Uitroeiing
- 8.7 Gedragsanalyse bij incidentrespons
- 8.8 Continue verbetering door feedback van machine learning
- 8.9 Mens-AI Samenwerking bij Incidentafhandeling
AI voor Identiteits- en Toegangsbeheer (IAM)
Les 9
- 9.1 AI-gestuurde gebruikersauthenticatietechnieken
- 9.2 Gedragsbiometrie voor toegangscontrole
- 9.3 AI-gebaseerde anomaliedetectie in IAM
- 9.4 Dynamische toegangsbeleid met machine learning
- 9.5 AI-verbeterd Privileged Access Management (PAM)
- 9.6 Continue Authenticatie met behulp van Machine Learning
- 9.7 Geautomatiseerde gebruikerstoewijzing en -deactivering
- 9.8 Risicogebaseerde authenticatie met AI
- 9.9 AI in identiteitsbeheer en -administratie (IGA)
Beveiligen van AI-systemen
Les 10
- 10.1 Vijandige aanvallen op AI-modellen
- 10.2 Veilige modeltraining praktijken
- 10.3 Gegevensprivacy in AI-systemen
- 10.4 Veilige implementatie van AI-toepassingen
- 10.5 AI-model Uitlegbaarheid en Interpretatie
- 10.6 Robuustheid en veerkracht in AI
- 10.7 Veilige overdracht en delen van AI-modellen
- 10.8 Continue monitoring en dreigingsdetectie voor AI
Ethiek in AI en Cybersecurity
Les 11
- 11.1 Ethische besluitvorming in cybersecurity
- 11.2 Vooringenomenheid en rechtvaardigheid in AI-algoritmen
- 11.3 Transparantie en verklaarbaarheid in AI-systemen
- 11.4 Privacyzorgen bij AI-gedreven cybersecurity
- 11.5 Verantwoordelijkheid en aansprakelijkheid in AI-beveiliging
- 11.6 Ethiek van het delen van dreigingsinformatie
- 11.7 Mensenrechten en AI in Cyberbeveiliging
- 11.8 Naleving van regelgeving en ethische normen
- 11.9 Ethisch hacken en verantwoorde openbaarmaking
Eindproject
Les 12
- 12.1 Casestudy 1: AI-verbeterde dreigingsdetectie en -respons
- 12.2 Casestudy 2: Ethisch hacken met AI-integratie
- 12.3 Casestudy 3: AI in identiteits- en toegangsbeheer (IAM)
- 12.4 Casestudy 4: Veilige implementatie van AI-systemen
AI-agenten voor ethisch hacken
Optionele Module
- 1. Het begrijpen van AI-agenten
- 2. Casestudies
- 3. Praktijkervaring met AI-agents
Industriële Groei
Toenemende vraag naar ethische hackers in AI
- Nu AI diep geworteld raakt in essentiële industrieën, groeit de behoefte aan ethische hackers die gespecialiseerd zijn in AI-beveiliging snel.
- Cyberaanvallen tegen door AI aangedreven systemen evolueren snel, wat een dringende vraag creëert naar specialisten die deze technologieën kunnen beveiligen.
- Opkomende aandachtsgebieden zijn onder andere AI-gebaseerde penetratietests, verdediging tegen vijandige AI-aanvallen, het voorkomen van AI-gerelateerde fraude en het verbeteren van AI-gestuurde beveiligingsmonitoring.
- Naarmate AI-ontwikkelingen de beveiligingsexpertise voorbijstreven, worden professionals in AI Ethical Hacking gezien als zeer gewilde experts op het gebied van cybersecurity.
Wie zou zich moeten inschrijven voor dit programma?
Cybersecurity Professionals: Personen die hun expertise willen versterken in proactieve verdediging en AI-versterkte dreigingsdetectie.
Ethische Hackers: Degenen die streven naar het beheersen van geavanceerde hacktechnieken en voorop willen blijven bij opkomende cyberdreigingen.
Technologieleiders en besluitvormers: Executives en managers die willen begrijpen hoe AI en ethisch hacken hun organisaties kunnen beschermen.
Aspirerende studenten: Leerlingen die een carrière in cybersecurity nastreven, verwerven fundamentele kennis en praktische vaardigheden in ethisch hacken.
Meer details
Vereisten
- Programmeervaardigheden: Bekendheid met talen zoals Python, Java of C++ voor automatisering en scripting.
- Kennis van netwerken: Begrip van protocollen, subnetting, firewalls en routeringsconcepten.
- Besturingssystemen: Bekwaamheid met Windows en Linux omgevingen.
- Cybersecurity Fundamentals: Basiskennis van encryptie, authenticatie, toegangscontrole en beveiligingsprotocollen.
- Basisprincipes van machine learning: Begrip van kernconcepten, algoritmen en implementaties van machine learning.
- Webtechnologieën: Vertrouwdheid met webprotocollen (HTTP/HTTPS) en de basisprincipes van webservers.
- Certificeringsnota: Geen verplichte voorwaarden — certificering wordt uitsluitend verleend op basis van examenprestaties.
Examen Details
- Duur: 90 minuten
- Slagen: 70% (35/50)
- Formaat: 50 meerkeuze/meervoudige antwoordvragen
- Leveringsmethode: Online via platform voor proctoring examens (flexibele planning)
- Taal: Nederlands
Licenties en accreditatie
Deze cursus wordt aangeboden door AVC volgens de Partner Programma Overeenkomst en voldoet aan de vereisten van de Licentieovereenkomst.
Gelijkheidsbeleid
AVC biedt geen voorzieningen vanwege een handicap of medische aandoening van studenten. Kandidaten worden aangemoedigd om contact op te nemen met AVC voor begeleiding en ondersteuning gedurende het accommodatieproces.
Veelgestelde vragen
Heb je en zakelijke oplossing of LMS-integratie nodig?
Heb je niet de cursus of het programma gevonden dat geschikt zou zijn voor jouw bedrijf? Heb je een LMS-integratie nodig? Neem contact met ons op! Wij zullen met een passende oplossing komen!