AI+ Security Level 1™ - eLearning (inclusief examen)
448,00 EUR
- 40 hours
Versterking van Cybersecurity met AI Begin uw AI-beveiligingsreis met ons uitgebreide pakket, dat de essentie van AI-gestuurde verdediging, kwetsbaarheidsbeheer en slimme dreigingsmitigatie omvat. Het begrijpen van hoe cybersecurity en Kunstmatige Intelligentie (AI) elkaar kruisen is steeds essentieel nu AI een sleutelrol speelt in het versterken van beveiligingsmaatregelen. AI-gestuurde systemen kunnen enorme datasets verwerken, dreigingen voorspellen, anomalieën detecteren en reacties automatiseren met opmerkelijke snelheid en nauwkeurigheid.
Belangrijkste kenmerken
Taal
Cursus en materiaal in het Engels
Niveau
Beginner-gevorderd 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
CrowdStrike, Flair.ai, ChatGPT, Pluralsight
Over de cursus
De AI+ Security Level 1 Certification voorziet professionals van de kernvaardigheden die nodig zijn om dit complexe domein te navigeren. Het behalen van deze certificering toont het vermogen aan om AI te gebruiken om dreigingsdetectie te verbeteren, responsstrategieën te verbeteren en de algehele beveiligingshouding te versterken. Het benadrukt expertise in het integreren van AI met cybersecuritypraktijken—waardoor professionals voorop lopen in een snelgroeiend veld en hen waardevolle activa maakt voor organisaties die geavanceerde cyberdreigingen bestrijden.
Nu cyberaanvallen frequenter en geavanceerder worden, is de AI+ Security cursus zeer relevant. Het traint professionals om AI te gebruiken voor het detecteren van afwijkingen, proactieve dreigingsidentificatie en real-time incidentrespons—essentieel voor het beschermen van gevoelige gegevens en kritieke systemen. Door AI te combineren met cybersecurity, kunnen organisaties hun verdediging versterken, zich aanpassen aan veranderende risico's en veerkrachtige beveiligingskaders handhaven. Deze cursus zorgt ervoor dat professionals voorop blijven lopen in het snel veranderende digitale landschap door in te spelen op de stijgende vraag naar geavanceerde cybersecurity-oplossingen.
Waarom Deze Certificering Belangrijk Is
Verkrijg een solide technische basis door de integratie van AI en cybersecurity te verkennen via Python, machine learning en technieken voor dreigingsbeperking.
Leerresultaten
Aan het einde van deze cursus zult u in staat zijn om:
Beveiligingsprocesautomatisering
Gebruik AI-technologieën om routinematige beveiligingstaken te optimaliseren—zoals monitoring, logboekregistratie en incidentafhandeling—waardoor efficiëntie en precisie worden verhoogd.
AI-gestuurde dreigingsdetectie & respons
Implementeer AI-tools om cyberdreigingen in realtime te identificeren, analyseren en aan te pakken
Gegevensprivacy & Naleving in AI-beveiliging
Begrijp regelgevende normen en pas AI-gebaseerde maatregelen toe om gevoelige gegevens te beschermen terwijl u naleving garandeert.
Proactieve Preventie van Cyberaanvallen
Ontwikkel voorspellende analytische vaardigheden en gedragsanalyse om afwijkingen te detecteren en cyberaanvallen te stoppen voordat ze gebeuren.
Cursustijdlijn
Introductie tot Cyberbeveiliging
Les 1
- 1.1 Definitie en reikwijdte van cybersecurity
- 1.2 Belangrijke cybersecurityconcepten
- 1.3 CIA-driehoek (Vertrouwelijkheid, Integriteit, Beschikbaarheid)
- 1.4 Raamwerken en normen voor cybersecurity (NIST, ISO/IEC27001)
- 1.5 Cyberbeveiligingswetten en -regelgeving (bijv. GDPR, HIPAA)
- 1.6 Belang van cybersecurity in moderne ondernemingen
- 1.7 Carrières in Cyberbeveiliging
Basisprincipes van besturingssystemen
Les 2
- 2.1 Kernbesturingssysteemfuncties (Geheugenbeheer, Procesbeheer)
- 2.2 Gebruikersaccounts en Privileges
- 2.3 Toegangscontrolemechanismen (ACL's, DAC, MAC)
- 2.4 Besturingssysteembeveiligingsfuncties en -configuraties
- 2.5 Verhogen van OS-beveiliging (Patchen, Onnodige Diensten Uitschakelen)
- 2.6 Overwegingen bij de beveiliging van virtualisatie en containerisatie
- 2.7 Veilige opstart en veilige externe toegang
- 2.8 OS Kwetsbaarheden en Mitigaties
Netwerkfundamenten
Les 3
- 3.1 Netwerktopologieën en protocollen (TCP/IP, OSI-model)
- 3.2 Netwerkapparaten en hun rollen (Routers, Switches, Firewalls)
- 3.3 Netwerkbeveiligingsapparaten (Firewalls, IDS/IPS)
- 3.4 Netwerksegmentatie en -zonering
- 3.5 Draadloze netwerkbeveiliging (WPA2, Open WEP-kwetsbaarheden)
- 3.6 VPN-technologieën en gebruiksscenario's
- 3.7 Network Address Translation (NAT)
- 3.8 Basisnetwerkprobleemoplossing
Bedreigingen, Kwetsbaarheden en Exploits
Les 4
- 4.1 Soorten dreigingsactoren (Scriptkiddies, Hacktivisten, Nationale staten)
- 4.2 Methodologieën voor dreigingsjacht met behulp van AI
- 4.3 AI-hulpmiddelen voor dreigingsjacht (SIEM, IDS/IPS)
- 4.4 Openbroninlichtingen (OSINT) Technieken
- 4.5 Inleiding tot Kwetsbaarheden
- 4.6 Softwareontwikkelingslevenscyclus (SDLC) en integratie van beveiliging met AI
- 4.7 Zero-Day Aanvallen en Patchbeheer Strategieën
- 4.8 Kwetsbaarheidsscans en technieken met behulp van AI
- 4.9 Kwetsbaarheden uitbuiten (Praktijklabs)
Begrip van AI en ML
Les 5
- 5.1 Een introductie tot AI
- 5.2 Typen en toepassingen van AI
- 5.3 Risico's identificeren en beperken in het echte leven
- 5.4 Het bouwen van een veerkrachtige en adaptieve beveiligingsinfrastructuur met AI
- 5.5 Digitale verdediging versterken met CSAI
- 5.6 Toepassing van machine learning in cybersecurity
- 5.7 Bescherming van gevoelige gegevens en systemen tegen diverse cyberdreigingen
- 5.8 Concepten van dreigingsinformatie en het opsporen van dreigingen
Python Programmeren Fundamenten
Les 6
- 6.1 Introductie tot Python Programmeren
- 6.2 Begrip van Python-bibliotheken
- 6.3 Programmeertaal Python voor toepassingen in cybersecurity
- 6.4 AI-scripting voor automatisering bij cybersecuritytaken
- 6.5 Gegevensanalyse en -manipulatie met Python
- 6.6 Beveiligingstools ontwikkelen met Python
Toepassingen van AI in Cybersecurity
Les 7
- 7.1 Het begrijpen van de toepassing van machine learning in cybersecurity
- 7.2 Afwijkingdetectie tot Gedragsanalyse
- 7.3 Dynamische en proactieve verdediging met behulp van machine learning
- 7.4 Gebruikmaken van machine learning voor het detecteren van e-mailbedreigingen
- 7.5 Verbetering van de detectie van phishing met AI
- 7.6 Autonome Identificatie en Neutralisatie van E-maildreigingen
- 7.7 Geavanceerde algoritmen en AI gebruiken bij het detecteren van malwarebedreigingen
- 7.8 Identificeren, Analyseren en Mitigeren van Kwaadaardige Software
- 7.9 Gebruikersauthenticatie verbeteren met AI-technieken
- 7.10 Penetratietesten met AI
Incidentrespons en Rampenherstel
Les 8
- 8.1 Incidentresponsproces (Identificatie, Beperking, Uitroeiing, Herstel)
- 8.2 Levenscyclus van incidentrespons
- 8.3 Een incidentresponsplan voorbereiden
- 8.4 Detecteren en analyseren van incidenten
- 8.5 Inperking, Uitroeiing en Herstel
- 8.6 Activiteiten na het incident
- 8.7 Digitale Forensiek en Bewijsverzameling
- 8.8 Rampenherstelplanning (Back-ups, Bedrijfscontinuïteit)
- 8.9 Penetratietesten en kwetsbaarheidsanalyses
- 8.10 Juridische en regelgevende overwegingen bij beveiligingsincidenten
Open Source Beveiligingstools
Les 9
- 9.1 Inleiding tot Open-Source Beveiligingstools
- 9.2 Populaire Open Source Beveiligingstools
- 9.3 Voordelen en uitdagingen van het gebruik van open-sourcegereedschappen
- 9.4 Open Source Oplossingen Implementeren in Organisaties
- 9.5 Gemeenschapsondersteuning en bronnen
- 9.6 Netwerkbeveiligingsscanning en detectie van kwetsbaarheden
- 9.7 Beveiligingsinformatie en Gebeurtenissenbeheer (SIEM) Tools (Openbronopties)
- 9.8 Open-source pakketfilterende firewalls
- 9.9 Hulpmiddelen voor het hashen en kraken van wachtwoorden (Ethisch gebruik)
- 9.10 Open-source forensische hulpmiddelen
De toekomst veiligstellen
Les 10
- 10.1 Opkomende cyberdreigingen en trends
- 10.2 Kunstmatige intelligentie en machine learning in cybersecurity
- 10.3 Blockchain voor beveiliging
- 10.4 Beveiliging van het Internet der Dingen (IoT)
- 10.5 Cloudbeveiliging
- 10.6 Quantumcomputing en de impact ervan op beveiliging
- 10.7 Cyberbeveiliging in kritieke infrastructuur
- 10.8 Cryptografie en Veilige Hashing
- 10.9 Bewustwording van cyberveiligheid en training voor gebruikers
- 10.10 Continue beveiligingsmonitoring en verbetering
Eindproject
Les 11
- 11.1 Inleiding
- 11.2 Gebruiksscenario's: AI in Cyberbeveiliging
- 11.3 Presentatie van resultaten
AI-agenten voor beveiligingsniveau 1
Optionele Module
- 1. Het begrijpen van AI-agenten
- 2. Wat zijn AI-agenten
- 3. Belangrijkste capaciteiten van AI-agenten in cyberbeveiliging
- 4. Toepassingen en trends voor AI-agenten in cyberbeveiliging
- 5. Hoe werkt een AI-agent
- 6. Kernkenmerken van AI-agents
- 7. Soorten AI-agenten
Industriële Groei
Toenemende vraag naar AI-beveiligingsprofessionals
- De wereldwijde markt voor AI-beveiliging zal naar verwachting $38 miljard bereiken in 2028, aangezien organisaties steeds vaker AI-gestuurde beveiligingsoplossingen adopteren.
- Onderzoek toont een toename van 300% in cyberaanvallen, wat het belang van AI-beveiligingsexpertise voor bedrijven benadrukt.
- Belangrijke groeigebieden zijn onder andere AI-gebaseerde dreigingsdetectie, veilige AI-governance, vermindering van cyber risico's en AI-gestuurde naleving.
- Met de toenemende vraag naar AI-beveiligingsspecialisten is deze certificering een essentiële referentie voor professionals in IT, cybersecurity en risicobeheer.
Wie zou zich moeten inschrijven voor dit programma?
Cybersecurity Professionals & Analisten
Penetratietesters & Dreigingsjagers
Beveiligingsadviseurs
Incidentrespondenten
Beveiligingsingenieurs
Compliance Auditors
Netwerkbeveiligingsbeheerders
IT-professionals & systeembeheerders
Zakelijke leiders & besluitvormers
Softwareontwikkelaars
Meer details
Vereisten
- Basisvaardigheden Python: Kennis van lussen, functies en variabelen.
- Basisprincipes van cybersecurity: Het begrijpen van de CIA-driehoek en veelvoorkomende bedreigingen zoals malware en phishing.
- Inleiding tot bewustzijn van machine learning: Bekendheid met kernbegrippen van ML (optioneel).
- Netwerkfundamenten: Begrip van IP-adressering en TCP/IP-protocollen.
- Vaardigheid in Linux/commandoregel: Vermogen om efficiënt te werken in de CLI-omgeving.
- Er zijn geen formele voorwaarden vereist—certificering wordt uitsluitend toegekend op basis van examenprestaties.
Examen Details
- Duur: 90 minuten
- Geslaagd: 70% (35/50)
- Formaat: 50 meerkeuze/meervoudige antwoordvragen
- Leveringsmethode: Online via platform voor begeleid examen (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!