Adding Value Consulting
AI+ Security Level 2™ - eLearning (inclusief examen)
AI & Machine Learning
Software & Cloud

AI+ Security Level 2™ - eLearning (inclusief examen)

448,00 EUR

  • 40 hours
eLearning

Verdedig en Bescherm met Intelligente AI Oplossingen Verbeter uw beveiligingsexpertise met de AI+ Security Level 2™ cursus en examenbundel. Beheers belangrijke AI-gestuurde beveiligingstactieken om opkomende technologieën te beschermen en beveiligen.

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 videocursussen & 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, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Hero

Over de cursus

De AI+ Security Level 2 Certification biedt een diepgaande verkenning van hoe Kunstmatige Intelligentie (AI) integreert met cybersecurity. Beginnend met fundamentele Python-programmering, introduceert het kernconcepten van AI en ontwikkelt het de vaardigheden die nodig zijn om cyberdreigingen te identificeren en te bestrijden met behulp van Machine Learning. Het curriculum gaat verder met gespecialiseerde onderwerpen zoals AI-gestuurde authenticatie en Generative Adversarial Networks (GAN's) voor het simuleren van aanvallen en het versterken van verdedigingen.

Door middel van realistische scenario's, praktische oefeningen en een afsluitend project passen deelnemers AI-oplossingen toe op praktische cybersecurity-uitdagingen. Het programma behandelt essentiële concepten zoals Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) en Natural Language Processing (NLP) en rust professionals uit om digitale activa effectief te beschermen tegen zich ontwikkelende cyberdreigingen.


Waarom Deze Certificering Belangrijk Is

Verkrijg een diepgaand begrip van hoe AI de cybersecurity verbetert, waardoor je moderne digitale dreigingen effectiever kunt aanpakken.

AI-beveiliging

Leerresultaten

Aan het einde van deze cursus zult u in staat zijn om:

AI-gestuurde dreigingsdetectie

Pas AI-algoritmen toe om cyberdreigingen zoals phishing, malware en ongebruikelijke netwerkactiviteit te detecteren en erop te reageren.

Gebruikersauthenticatie van de volgende generatie

Gebruik geavanceerde AI-methoden om identiteitsverificatie te versterken en ongeautoriseerde toegang te voorkomen.

Machine Learning voor Cybersecurity

Gebruik ML-technieken om gegevens te verwerken, potentiële aanvallen te voorspellen en nauwkeurige dreigingsreacties te leveren.

AI-ondersteunde penetratietesten

Gebruik AI-tools om penetratietests te stroomlijnen en systeemkwetsbaarheden effectiever bloot te leggen dan traditionele methoden.

Cursustijdlijn

Hero

  1. Introductie tot Kunstmatige Intelligentie (AI) en Cyberveiligheid

    Les 1

    • 1.1 Het begrijpen van Kunstmatige Intelligentie in Cyberbeveiliging (CSAI)
    • 1.2 Een introductie tot AI en de toepassingen ervan in cybersecurity
    • 1.3 Overzicht van de basisprincipes van cybersecurity
    • 1.4 Risico's identificeren en beperken in het echte leven
    • 1.5 Het bouwen van een veerkrachtige en adaptieve beveiligingsinfrastructuur
    • 1.6 Digitale verdediging versterken met CSAI

  2. Python Programmeren voor AI en Cybersecurity Professionals

    Les 2

    • 2.1 Programmeertaal Python en de relevantie ervan in cybersecurity
    • 2.2 Python Programmeertaal en Toepassingen in Cybersecurity
    • 2.3 AI-scripting voor automatisering bij cybersecuritytaken
    • 2.4 Data-analyse en -manipulatie met Python
    • 2.5 Beveiligingstools ontwikkelen met Python

  3. Toepassing van machine learning in cybersecurity

    Les 3

    • 3.1 Het begrijpen van de toepassing van machine learning in cybersecurity
    • 3.2 Anomaliedetectie tot Gedragsanalyse
    • 3.3 Dynamische en proactieve verdediging met behulp van machine learning
    • 3.4 Bescherming van gevoelige gegevens en systemen tegen diverse cyberdreigingen

  4. Detectie van e-mailbedreigingen met AI

    Les 4

    • 4.1 Gebruikmaken van machine learning voor het detecteren van e-mailbedreigingen
    • 4.2 Patronen analyseren en kwaadaardige inhoud markeren
    • 4.3 Verbetering van de detectie van phishing met AI
    • 4.4 Autonome Identificatie en Neutralisatie van E-maildreigingen
    • 4.5 Hulpmiddelen en technologie voor het implementeren van AI in e-mailbeveiliging

  5. AI-algoritme voor het detecteren van malwarebedreigingen

    Les 5

    • 5.1 Inleiding tot AI-algoritme voor het detecteren van malwarebedreigingen
    • 5.2 Geavanceerde algoritmen en AI inzetten bij de detectie van malwarebedreigingen
    • 5.3 Identificeren, Analyseren en Mitigeren van Kwaadaardige Software
    • 5.4 Systemen, netwerken en gegevens in realtime beschermen
    • 5.5 Versterking van cybersecuritymaatregelen tegen malwarebedreigingen
    • 5.6 Gereedschap en Technologie: Python, Gereedschappen voor Malware Analyse

  6. Netwerkanomaliedetectie met behulp van AI

    Les 6

    • 6.1 Machine Learning gebruiken om ongebruikelijke patronen in netwerkverkeer te identificeren
    • 6.2 Verbetering van cybersecurity en versterking van netwerkverdediging met AI-technieken
    • 6.3 Technieken voor het detecteren van netwerkanomalieën implementeren


  7. Gebruikersauthenticatiebeveiliging met AI

    Les 7

    • 7.1 Inleiding
    • 7.2 Gebruikersauthenticatie verbeteren met AI-technieken
    • 7.3 Introductie van biometrische herkenning, anomaliedetectie en gedragsanalyse
    • 7.4 Het bieden van een krachtige verdediging tegen ongeautoriseerde toegang
    • 7.5 Zorgen voor een naadloze maar veilige gebruikerservaring
    • 7.6 Gereedschappen en Technologie: AI-gebaseerde Authenticatieplatformen
    • 7.7 Conclusie

  8. Generative Adversarial Network (GAN) voor Cyberveiligheid

    Les 8

    • 8.1 Introductie tot Generatieve Adversarial Netwerken (GANs) in Cyberbeveiliging
    • 8.2 Realistische dreigingen simuleren om systemen te versterken
    • 8.3 Kwetsbaarheden opsporen en beveiligingsmaatregelen verfijnen met behulp van GAN's
    • 8.4 Gereedschappen en Technologie: Python en GAN Frameworks

  9. Penetratietesten met kunstmatige intelligentie

    Les 9

    • 9.1 Efficiëntie verhogen bij het identificeren van kwetsbaarheden met behulp van AI
    • 9.2 Automatisering van dreigingsdetectie en aanpassing aan evoluerende aanvalspatronen
    • 9.3 Organisaties versterken tegen cyberdreigingen met AI-gedreven penetratietesten
    • 9.4 Gereedschappen en Technologie: Penetratietestgereedschap, AI-gebaseerde Kwetsbaarheidsscanners

  10. Eindproject

    Les 10

    • 10.1 Inleiding
    • 10.2 Gebruiksscenario's: AI in Cyberbeveiliging
    • 10.3 Presentatie van resultaten

  11. AI-agenten voor beveiligingsniveau 2

    Optionele Module

    • 1. Wat zijn AI-agenten
    • 2. Belangrijkste capaciteiten van AI-agents in geavanceerde cyberbeveiliging
    • 3. Toepassingen en trends voor AI-agenten in geavanceerde cyberbeveiliging
    • 4. Hoe werkt een AI-agent
    • 5. Kernkenmerken van AI-agenten
    • 6. Soorten AI-agenten

Industriële Groei

Toenemende vraag naar AI-beveiligingsprofessionals

  • Naarmate door AI aangedreven cyberaanvallen toenemen, zijn organisaties op zoek naar bekwame AI-beveiligingsprofessionals die in staat zijn geavanceerde dreigingen tegen te gaan.
  • Onderzoek toont aan dat 82% van de ondernemingen kunstmatige intelligentie nu als een essentieel onderdeel van hun risicobeheerplannen beschouwt.
  • Belangrijke groeigebieden zijn onder meer verdediging tegen vijandige AI, risicobeheer van AI, door AI aangedreven dreigingsdetectie en veilig AI-beheer.
  • Expertise in AI-beveiliging is zeer gewild in sectoren zoals financiën, overheid, gezondheidszorg en wereldwijde technologie, wat het een lonende carrière met veel potentieel maakt.
AI-beveiliging

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

Start nu met de cursus

Meer details

Vereisten

  • Het wordt aanbevolen om AI+ Security Level 1™ te voltooien, maar het is niet verplicht.
  • Basiskennis van Python, inclusief variabelen, lussen en functies.
  • Begrip van de CIA-driehoek, kernbegrippen van cybersecurity en veelvoorkomende bedreigingen zoals malware.
  • Algemene kennis van de basisprincipes van machine learning (geen technische expertise vereist).
  • Vertrouwdheid met de basisprincipes van netwerken, inclusief IP-adressering en TCP/IP-protocollen.
  • Basiskennis van Linux/commandoregel voor navigatie en het gebruik van beveiligingstools.
  • Interesse in het benutten van AI voor realtime cybersecuritytoepassingen.
  • Er zijn geen formele voorwaarden—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 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 accommodatie 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!