AI+ Security Strategist™ - eLearning (inclusief examen)

448,00 EUR

  • 40 uur
eLearning

Leid het volgende tijdperk van cybersecurity met door AI aangedreven innovaties Deze certificering biedt een uitgebreide diepgaande kennis over hoe Kunstmatige Intelligentie (AI) en Machine Learning (ML) cybersecurity transformeren. Je leert AI te gebruiken voor geavanceerde dreigingsdetectie, naleving van regelgeving en risicobeheer over netwerken, eindpunten, IoT en cloudomgevingen.

Belangrijkste kenmerken

Taal

Cursus en materiaal in het Engels

Niveau

Gemiddeld niveau (Categorie: AI+ Technical)

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

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

Hero

Over de cursus

Het programma richt zich op praktische implementatie door middel van casestudy's, workshops en realistische scenario's, en biedt u hands-on ervaring in het verdedigen tegen opkomende bedreigingen, vijandige aanvallen en veranderende nalevingsvereisten. Een afstudeerproject stelt u in staat uw expertise toe te passen op een echte cybersecurity-uitdaging, waardoor u voorbereid bent om AI-gestuurde beveiligingsoplossingen effectief te ontwerpen en te implementeren.


Leerresultaten

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

Benut Deep Learning voor Cyberverdediging

Ontwikkel vaardigheden in het toepassen van diepgaande leermodellen op geavanceerde cybersecuritytaken zoals malware-detectie, phishingpreventie en voorspellende dreigingsanalyse.

AI-gestuurde beveiliging voor cloud & containers

Leer hoe AI de beveiliging voor cloudinfrastructuren en gecontaineriseerde omgevingen verbetert, met een focus op schaalbaarheid, automatisering en proactieve dreigingsrespons.

AI-verbeterd identiteits- & toegangsbeheer

Pas AI toe om identiteitsverificatie te optimaliseren, toegangscontroles te versterken en authenticatiemechanismen te beveiligen.

AI-gestuurde IoT-beveiliging

Ontdek AI-strategieën om IoT-specifieke beveiligingsrisico's aan te pakken, inclusief het identificeren van gecompromitteerde apparaten en het beveiligen van communicatiekanalen.

Hero

Cursustijdlijn

  1. Fundamenten van AI en Machine Learning voor Security Engineering

    Les 1

    • 1.1 Kernbegrippen van AI en ML voor beveiliging
    • 1.2 AI-toepassingen in cybersecurity
    • 1.3 Engineering van AI-pijpleidingen voor beveiliging
    • 1.4 Uitdagingen bij het toepassen van AI op beveiliging
  2. Machine Learning voor dreigingsdetectie en respons

    Les 2

    • 2.1 Engineering Kenmerkextractie voor Cybersecurity Datasets
    • 2.2 Begeleid leren voor dreigingsclassificatie
    • 2.3 Onbegeleid leren voor anomaliedetectie
    • 2.4 Engineering van systemen voor real-time dreigingsdetectie
  3. Deep Learning voor beveiligingstoepassingen

    Les 3

    • 3.1 Convolutionele Neurale Netwerken (CNN's) voor Dreigingsdetectie
    • 3.2 Recurrente neurale netwerken (RNN's) en LSTMs voor beveiliging
    • 3.3 Auto-encoders voor anomaliedetectie
    • 3.4 Vijandig Diep Leren in Beveiliging
  4. Vijandige AI in beveiliging

    Les 4

    • 4.1 Inleiding tot vijandige AI-aanvallen
    • 4.2 Verdedigingsmechanismen tegen vijandige aanvallen
    • 4.3 Adversarial Testing en Red Teaming voor AI-systemen
    • 4.4 Engineering van Robuuste AI-systemen tegen Vijandige AI
  5. AI in netwerkbeveiliging

    Les 5

    • 5.1 AI-gestuurde inbraakdetectiesystemen
    • 5.2 AI voor detectie van Distributed Denial of Service (DDoS)
    • 5.3 AI-gebaseerde detectie van netwerkanomalieën
    • 5.4 Engineering van veilige netwerkarchitecturen met AI
  6. AI in eindpuntbeveiliging

    Les 6

    • 6.1 AI voor het detecteren en classificeren van malware
    • 6.2 AI voor Endpoint Detection and Response (EDR)
    • 6.3 AI-gestuurde dreigingsjacht
    • 6.4 Implementatie van lichtgewicht AI-modellen voor apparaten met beperkte middelen
  7. Beveiligde AI-systeemtechniek

    Les 7

    • 7.1 Ontwerpen van veilige AI-architecturen
    • 7.2 Cryptografie in AI voor beveiliging
    • 7.3 Zorgen voor modeluitlegbaarheid en transparantie in beveiliging
    • 7.4 Prestatieoptimalisatie van AI-beveiligingssystemen
  8. AI voor beveiliging van cloud en containers

    Les 8

    • 8.1 AI voor het beveiligen van cloudomgevingen
    • 8.2 AI-gestuurde containerbeveiliging
    • 8.3 AI voor het beveiligen van serverloze architecturen
    • 8.4 AI en DevSecOps
  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. AI in Identiteits- en Toegangsbeheer (IAM)

    Les 10

    • 10.1 AI voor gebruikersgedraganalyse in IAM
    • 10.2 AI voor Multi-Factor Authenticatie (MFA)
    • 10.3 AI voor Zero-Trust Architectuur
    • 10.4 AI voor op rollen gebaseerde toegangscontrole (RBAC)
  11. AI voor fysieke en IoT-beveiliging

    Les 11

    • 11.1 AI voor het Beveiligen van Slimme Steden
    • 11.2 AI voor industriële IoT-beveiliging
    • 11.3 AI voor de beveiliging van autonome voertuigen
    • 11.4 AI voor het beveiligen van slimme huizen en consumenten IoT
  12. Eindproject - Engineering van AI-beveiligingssystemen

    Les 12

    • 12.1 Het definiëren van het probleem voor het eindproject
    • 12.2 De AI-oplossing ontwerpen
    • 12.3 Uitrollen en Monitoren van het AI Systeem
    • 12.4 Eindpresentatie en evaluatie van het afstudeerproject
  13. AI-agenten voor beveiligingsniveau 3

    Optionele Module

    • 1. Het begrijpen van AI-agenten
    • 2. Casestudies
    • 3. Praktijkervaring met AI-agents

Industriële Groei

Toenemende vraag naar AI-beveiligingsprofessionals

  • AI-gestuurde cyberdreigingen ontwikkelen zich snel, wat de vraag naar professionals die bedreven zijn in het tegengaan van geavanceerde aanvallen en kwetsbaarheden doet toenemen.
  • 84% van de cybersecurity professionals is het ermee eens dat AI hun vermogen om cyberdreigingen te bestrijden verbetert.
  • Gebieden met hoge groei: AI-gestuurde dreigingsintelligentie, voorspellende cyberverdediging, diep leren voor beveiliging, Zero Trust AI-beveiligingsframeworks
  • De wereldwijde markt voor AI-beveiliging wordt geschat op een waarde van 133 miljard dollar tegen 2030, wat het een uitstekende carrièrekeuze maakt voor wie op zoek is naar invloedrijke functies in cybersecurity.
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

  • AI+ Security Practitioner™ en AI+ Security Expert™ moeten zijn afgerond
  • (aanbevolen).
  • Programmeervaardigheden in Python op gemiddeld tot gevorderd niveau, inclusief ervaring met deep learning-frameworks zoals TensorFlow en PyTorch.
  • Grondig begrip van concepten op het gebied van machine learning, waaronder deep learning, adversarial AI en modeltraining.
  • Geavanceerde expertise op het gebied van cyberbeveiliging, onder meer op het gebied van dreigingsdetectie, incidentrespons en netwerk- en eindpuntbeveiliging.
  • Kennis van AI-toepassingen in beveiligingsengineering, waaronder IAM, IoT-beveiliging en fysieke beveiliging.
  • Bekendheid met cloudbeveiliging, containerisatie en blockchain-technologieën.
  • Beheersing van Linux en de opdrachtregel, met ervaring in het gebruik van beveiligingstools in Linux-omgevingen.
  • Geen verplichte toelatingseisen — certificering wordt uitsluitend toegekend op basis van de examenprestaties.

Veelgestelde vragen

Contact background

Heeft u een op maat gemaakte incompany- of groepstraining nodig?

Vraag een incompany-trainingsprogramma aan dat speciaal is afgestemd op uw team. Wij bieden flexibele maatwerkopties die aansluiten bij uw bedrijfsdoelen, evenals concurrerende groepstarieven voor grotere teams. Vul onderstaand formulier in en onze experts in bedrijfstrainingen ontwerpen de perfecte oplossing voor u.