AI+ Ethical Hacker™ - eLearning (Prüfung inklusive)

KI+ Ethischer Hacker™ - E-Learning (inklusive Prüfung)

Sichere digitale Umgebungen: Nutzen Sie KI-gestützte Technologien

Die AI+ Ethical Hacker Zertifizierung bereitet Cybersicherheitsexperten und ethische Hacker darauf vor, die sich schnell entwickelnde digitale Umgebung zu schützen. Dieses Programm bietet eine umfassende Auseinandersetzung mit ethischen Hacking-Praktiken in Kombination mit fortschrittlichen Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) und zeigt auf, wie KI sowohl offensive als auch defensive Cybersicherheitsstrategien verändert. Die Teilnehmer werden die rechtlichen und ethischen Prinzipien des ethischen Hackings ergründen, grundlegende Techniken beherrschen und wichtige Fähigkeiten entwickeln.

Die Zertifizierung betont die KI-gestützte Bedrohungsanalyse unter Verwendung von Werkzeugen wie maschinellem Lernen (ML), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und Deep Learning (DL) zur Stärkung der Cybersicherheit. Durch eine Mischung aus theoretischem Lernen und praktischen Übungen wenden die Lernenden KI-gestützte Methoden auf reale Szenarien an. Über die technologische Ausbildung hinaus rüstet diese Zertifizierung die Teilnehmer für die Zukunft der Cybersicherheit, in der KI eine entscheidende Rolle bei der proaktiven Verteidigung und der schnellen Reaktion spielt. Interaktive Module und Fallstudien tragen zum Aufbau eines umfassenden Kompetenzprofils bei und ermöglichen es den Lernenden, moderne Cyberbedrohungen mit innovativen KI-Lösungen zu begegnen.

Warum diese Zertifizierung wichtig ist.

• Bleiben Sie dem technologischen Wandel einen Schritt voraus: Verstehen Sie, wie KI die Cybersicherheit verändert, damit Sie auf neue Bedrohungen vorbereitet sind.
• KI in die Cybersicherheit integrieren: Entwickeln Sie Fachwissen in der Anwendung von KI-Techniken in Verbindung mit ethischem Hacking, um digitale Verteidigungsstrategien zu verbessern.
• Karrierechancen verbessern: Bereiten Sie sich auf gefragte Rollen vor, die KI-Kenntnisse mit Expertise im Bereich Cybersicherheit verbinden.
• Praxisorientiertes, handlungsorientiertes Lernen: Sammeln Sie Erfahrungen mit KI-gestützten Sicherheitstools und -techniken, um reale Cyberbedrohungen zu bekämpfen.
• Machen Sie Ihre Fähigkeiten zukunftssicher: Meistern Sie KI-gestütztes ethisches Hacking und etablieren Sie sich als Führungskraft in der sich entwickelnden digitalen Sicherheitslandschaft.

Steigende Nachfrage nach ethischen KI-Hackern

• Da KI immer tiefer in wichtige Industriezweige eindringt, wächst der Bedarf an ethischen Hackern mit Fachkenntnissen im Bereich der KI-Sicherheit rasant.
• Cyberangriffe gegen KI-gesteuerte Systeme entwickeln sich rasant, wodurch ein dringender Bedarf an Fachkräften entsteht, die diese Technologien schützen können.
• Zu den neuen Schwerpunkten gehören KI-basierte Penetrationstests, die Abwehr von Angriffen durch gegnerische KI, die Verhinderung von KI-bezogenem Betrug und die Verbesserung der KI-gestützten Sicherheitsüberwachung.
• Da die Fortschritte im Bereich der KI das Sicherheitsfachwissen übertreffen, sind Fachleute im Bereich des ethischen KI-Hackings als gefragte Experten im Bereich der Cybersicherheit positioniert.

Hauptmerkmale

• Kurs und Material auf Englisch
• Mittelstufe (Kategorie: KI+ Technik)
• 1 Jahr Zugriff auf die Plattform Rund um die Uhr
• 40 Stunden Videolektionen & Multimedia-Ressourcen
• Empfehlung für 50 Stunden Lernzeit
• Quizze, Bewertungen und Kursmaterialien
• Online-beaufsichtigte Prüfung mit einer kostenlosen Wiederholungsmöglichkeit
• Die Abschlussbescheinigung ist 1 Jahr gültig.
• Virtuelles praktisches Labor inbegriffen
• Tools, die Sie beherrschen werden: Acunetix, Wazuh, Shodan, OWASP ZAP

Lernergebnisse

• KI-gestützte Techniken für Cybersicherheit
  Die Lernenden erwerben die Fähigkeit, KI-Tools und -Technologien in Cybersicherheits-Workflows zu integrieren, einschließlich Aufgaben wie ethisches Hacking, Aufklärung, Schwachstellenbewertungen, Penetrationstests und Reaktion auf Vorfälle.
• Bedrohungserkennung und Anomalieanalyse
  Die Studierenden lernen, Algorithmen des maschinellen Lernens anzuwenden, um ungewöhnliche Muster und Verhaltensweisen zu identifizieren und so potenzielle Sicherheitsbedrohungen proaktiv zu erkennen und abzuwehren.
• KI für Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)
  Die Lernenden werden verstehen, wie sie KI nutzen können, um IAM-Systeme zu stärken, Authentifizierungsprozesse zu verbessern und Benutzerberechtigungen sicherer und dynamischer zu verwalten.
• Automatisierte Optimierung von Sicherheitsprotokollen
  Die Studierenden erwerben Fähigkeiten, KI zur dynamischen Anpassung und Optimierung von Sicherheitsprotokollen auf der Grundlage von Echtzeit-Bedrohungsanalysen einzusetzen, einschließlich prädiktiver Anpassungen an Firewalls, Konfigurationen und andere Sicherheitsmaßnahmen.

Zielgruppe

Cybersicherheitsexperten: Personen, die ihre Expertise in proaktiver Verteidigung und KI-gestützter Bedrohungserkennung ausbauen möchten.

Ethische Hacker: Personen, die fortgeschrittene Hacking-Techniken beherrschen und mit den neuesten Cyberbedrohungen Schritt halten wollen.

Technologieführer und Entscheidungsträger: Führungskräfte und Manager, die verstehen möchten, wie KI und ethisches Hacking ihre Unternehmen schützen können.

Aufstrebende Studierende: Lernende, die eine Karriere im Bereich Cybersicherheit anstreben und sich grundlegende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Bereich des ethischen Hackens aneignen.

Voraussetzungen

• Programmierkenntnisse: Vertrautheit mit Programmiersprachen wie Python, Java oder C++ für Automatisierung und Skripterstellung.
• Netzwerkkenntnisse: Verständnis von Protokollen, Subnetting, Firewalls und Routing-Konzepten.
• Betriebssysteme: Fundierte Kenntnisse in Windows- und Linux-Umgebungen.
  Grundlagen der Cybersicherheit: Grundkenntnisse in Verschlüsselung, Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Sicherheitsprotokollen.
• Grundlagen des maschinellen Lernens: Verständnis der grundlegenden Konzepte, Algorithmen und Implementierungen des maschinellen Lernens.
• Webtechnologien: Vertrautheit mit Webprotokollen (HTTP/HTTPS) und Grundlagen von Webservern.
• Hinweis zur Zertifizierung: Keine obligatorischen Voraussetzungen – die Zertifizierung wird ausschließlich aufgrund der Prüfungsleistung gewährt.

Prüfungsdetails

• Dauer: 90 Minuten
• Bestanden: 70 % (35/50)
• Format: 50 Multiple-Choice-Fragen/Fragen mit Mehrfachantworten
• Liefermethode: Online über eine beaufsichtigte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
• Sprache: Englisch

Kurs Inhalt

Modul 1: Grundlagen des ethischen Hackings unter Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI)

1.1 Einführung in das ethische Hacken

1.2 Methodologie des ethischen Hackings

1.3 Rechts- und Regulierungsrahmen

1.4 Arten von Hackern und ihre Motivationen

1.5 Methoden der Informationsbeschaffung

1.6 Informationsbeschaffung und Aufklärung

1.7 Netzwerk-Scannen

1.8 Aufzählungstechniken

Modul 2: Einführung in KI im ethischen Hacking

2.1 KI im ethischen Hacking

2.2 Grundlagen der KI

2.3 Überblick über KI-Technologien

2.4 Maschinelles Lernen im Bereich Cybersicherheit

2.5 Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) für Cybersicherheit

2.6 Deep Learning für die Bedrohungserkennung

2.7 Adversarielles maschinelles Lernen im Bereich Cybersicherheit

2.8 KI-gestützte Plattformen für Bedrohungsinformationen

2.9 Automatisierung der Cybersicherheit mit KI

Modul 3: KI-Tools und -Technologien im ethischen Hacking

3.1 KI-basierte Tools zur Bedrohungserkennung

3.2 Maschinelle Lernframeworks für ethisches Hacking

3.3 KI-gestützte Werkzeuge für Penetrationstests

3.4 Verhaltensanalyse-Tools zur Anomalieerkennung

3.5 KI-gestützte Netzwerksicherheitslösungen

3.6 Automatisierte Schwachstellenscanner

3.7 KI in Webanwendungen

3.8 KI für Malware-Erkennung und -Analyse

3.9 Kognitive Sicherheitswerkzeuge

Modul 4: KI-gestützte Aufklärungstechniken

4.1 Einführung in die Aufklärung im ethischen Hacking

4.2 Traditionelle vs. KI-gestützte Aufklärung

4.3 Automatisierte Betriebssystem-Analyse mittels KI

4.4 KI-gestützte Techniken zur Port-Analyse

4.5 Maschinelles Lernen für die Netzwerkmodellierung

4.6 KI-gestützte Social-Engineering-Aufklärung

4.7 Maschinelles Lernen im OSINT

4.8 KI-gestützte DNS-Enumeration & KI-gesteuerte Zielprofilerstellung

Modul 5: KI in der Schwachstellenanalyse und im Penetrationstesting

5.1 Automatisierte Schwachstellensuche mit KI

5.2 KI-gestützte Werkzeuge für Penetrationstests

5.3 Maschinelles Lernen für Ausnutzungstechniken

5.4 Dynamische Anwendungssicherheitsprüfung (DAST) mit KI

5.5 KI-gestütztes Fuzz-Testing

5.6 Adversarielles maschinelles Lernen im Penetration Testing

5.7 Automatisierte Berichtserstellung mittels KI

5.8 KI-basierte Bedrohungsmodellierung

5.9 Herausforderungen und ethische Überlegungen beim KI-gestützten Penetration Testing

Modul 6: Maschinelles Lernen für die Bedrohungsanalyse

6.1 Überwachtes Lernen für die Bedrohungserkennung

6.2 Unüberwachtes Lernen zur Anomalieerkennung

6.3 Verstärkung Lernen für adaptive Sicherheitsmaßnahmen

6.4 Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) für Bedrohungsinformationen

6.5 Verhaltensanalyse mittels maschinellen Lernens

6.6 Ensemble-Lernen zur verbesserten Bedrohungsvorhersage

6.7 Merkmalsentwicklung in der Bedrohungsanalyse

6.8 Maschinelles Lernen in der Endpunktsicherheit

6.9 Erklärbare KI in der Bedrohungsanalyse

Modul 7: Verhaltensanalyse und Anomalieerkennung bei System-Hacking

7.1 Verhaltensbiometrie zur Benutzerauthentifizierung

7.2 Modelle des maschinellen Lernens für die Analyse des Nutzerverhaltens

7.3 Verhaltensanalyse des Netzwerkverkehrs

7.4 Endpunktverhaltenüberwachung

7.5 Zeitreihenanalyse zur Anomalieerkennung

7.6 Heuristische Ansätze zur Anomalieerkennung

7.7 KI-gestützte Bedrohungssuche

7.8 Verhaltensanalyse von Benutzern und Entitäten (UEBA)

7.9 Herausforderungen und Überlegungen bei der Verhaltensanalyse

Modul 8: KI-gestützte Systeme zur Reaktion auf Vorfälle

8.1 Automatisierte Bedrohungsanalyse mit Hilfe von KI

8.2 Maschinelles Lernen für die Bedrohungsanalyse

8.3 Echtzeit-Bedrohungsinformationen-Integration

8.4 Prädiktive Analysen bei der Reaktion auf Vorfälle

8.5 KI-gestützte Vorfallsanalyse

8.6 Automatisierte Eindämmungs- und Ausrottungsstrategien

8.7 Verhaltensanalyse bei der Reaktion auf Vorfälle

8.8 Kontinuierliche Verbesserung durch maschinelles Lernen – Feedback

8.9 Mensch-KI-Zusammenarbeit bei der Bearbeitung von Vorfällen

Modul 9: KI für Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)

9.1 KI-gestützte Techniken zur Benutzerauthentifizierung

9.2 Verhaltensbiometrie für die Zugangskontrolle

9.3 KI-basierte Anomalieerkennung im IAM

9.4 Dynamische Zugriffsrichtlinien mit maschinellem Lernen

9.5 KI-gestütztes Privileged Access Management (PAM)

9.6 Kontinuierliche Authentifizierung mittels maschinellen Lernens

9.7 Automatisierte Benutzerbereitstellung und -entfernung

9.8 Risikobasierte Authentifizierung mit KI

9.9 KI im Identitätsmanagement und in der Zugangsverwaltung (Identity Governance and Administration, IGA)

Modul 10: Absicherung von KI-Systemen

10.1 Angriffe auf KI-Modelle durch Gegenspieler

10.2 Sichere Verfahren für das Modelltraining

10.3 Datenschutz in KI-Systemen

10.4 Sichere Bereitstellung von KI-Anwendungen

10.5 Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von KI-Modellen

10.6 Robustheit und Resilienz in der KI

10.7 Sicherer Transfer und sichere gemeinsame Nutzung von KI-Modellen

10.8 Kontinuierliche Überwachung und Bedrohungserkennung für KI

Modul 11: Ethik in KI und Cybersicherheit

11.1 Ethische Entscheidungsfindung im Bereich Cybersicherheit

11.2 Verzerrung und Fairness in KI-Algorithmen

11.3 Transparenz und Erklärbarkeit in KI-Systemen

11.4 Datenschutzbedenken bei KI-gestützter Cybersicherheit

11.5 Rechenschaftspflicht und Verantwortung bei KI-Sicherheit

11.6 Ethik des Austauschs von Informationen über Bedrohungen

11.7 Menschenrechte und KI in der Cybersicherheit

11.8 Einhaltung von Gesetzen und ethischen Standards

11.9 Ethisches Hacken und verantwortungsvolle Offenlegung

Modul 12: Abschlussprojekt

12.1 Fallstudie 1: KI-gestützte Bedrohungserkennung und -abwehr

12.2 Fallstudie 2: Ethisches Hacking mit KI-Integration

12.3 Fallstudie 3: KI im Identitäts- und Zugangsmanagement (IAM)

12.4 Fallstudie 4: Sichere Bereitstellung von KI-Systemen

Optionales Modul: KI-Agenten für ethisches Hacking

1. KI-Agenten verstehen
2. Fallstudien
3. Praktische Übungen mit KI-Agenten

Lizenzierung und Akkreditierung

Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogrammvereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.

Gleichstellungspolitik

Die AVC stellt keine Unterkünfte aufgrund von Behinderungen oder Erkrankungen von Studierenden zur Verfügung. Bewerber werden ermutigt, sich während des gesamten Prozesses der Unterbringung an AVC zu wenden, um Rat und Unterstützung zu erhalten.

Häufig gestellte Fragen

Was sind die Hauptvorteile dieser Zertifizierung?
Die Teilnehmer erhalten ein tiefes Verständnis für die Auswirkungen von KI auf die Cybersicherheit und beherrschen fortgeschrittene Techniken, die für modernes ethisches Hacking unerlässlich sind. Die Zertifizierung vermittelt hochmoderne Fähigkeiten, die im Bereich der Cybersicherheit sehr geschätzt werden.

Wer sollte die AI+ Ethical Hacker™-Zertifizierung in Betracht ziehen?
Diese Zertifizierung richtet sich an angehende ethische Hacker und Cybersicherheitsexperten, die KI in ihre Fähigkeiten integrieren möchten. Es eignet sich auch für Technikbegeisterte, die in der sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft immer auf dem neuesten Stand sein wollen.

Welche praktischen Fähigkeiten werde ich durch diese Zertifizierung erwerben?
Die Lernenden erwerben praktische Erfahrung in der Anwendung von KI im ethischen Hacking, einschließlich KI-gestützter Aufklärung, Schwachstellenbewertung, Penetrationstests, Bedrohungsanalyse, Reaktion auf Vorfälle sowie Identitäts- und Zugriffsverwaltung. Sie werden auch lernen, wie man KI-Systeme sichert und ethische Aspekte in KI und Cybersicherheit berücksichtigt.

Welche Voraussetzungen muss man für die Teilnahme an diesem Kurs erfüllen?
Grundkenntnisse in Cybersicherheit und Vertrautheit mit Programmiersprachen wie Python werden empfohlen. Vorkenntnisse im Bereich Ethical Hacking oder KI sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Wie unterscheidet sich dieser Kurs von traditionellen Kursen zum Thema Ethical Hacking?
Im Gegensatz zu herkömmlichen Kursen integriert diese Zertifizierung KI in ethische Hacking-Praktiken und betont, wie KI Cybersicherheitsstrategien verbessern kann, und bietet einen zukunftsorientierten Ansatz zur digitalen Verteidigung.

Rezertifizierung Anforderungen
AI+-Technikkurse erfordern eine jährliche Rezertifizierung, um die Gültigkeit Ihrer Zertifizierung zu gewährleisten. Benachrichtigungen werden drei Monate vor dem Fälligkeitsdatum versendet.

Wie kann AVC dazu beitragen, eine KI-freundliche Kultur zu fördern?
Obwohl KI erhebliche Vorteile bietet, kämpfen viele Organisationen mit Herausforderungen wie Fachkräftemangel, komplexen Datenumgebungen und Integrationshürden bei Systemen. Bei AVC verstehen wir diese Hindernisse und haben unsere Zertifizierungsprogramme darauf zugeschnitten, Unternehmen dabei zu helfen, diese effektiv zu überwinden.

Unser strategischer Ansatz konzentriert sich auf den Aufbau einer Kultur, die die Akzeptanz und Innovation von KI fördert. Durch unsere branchenweit anerkannten Zertifizierungen und unser umfassendes Schulungsangebot statten wir Ihre Mitarbeiter mit den Fähigkeiten und dem Wissen aus, die sie benötigen, um Ihr Unternehmen souverän in eine KI-gestützte Zukunft zu führen.

Maßgeschneidert für Wirkung: Unsere Programme sind nicht von der Stange. Wir bieten spezielle Schulungen an, die von Branchenexperten entwickelt wurden, um Ihre Mitarbeiter mit den spezifischen Fähigkeiten und Kenntnissen auszustatten, die für wichtige KI-Funktionen erforderlich sind.

Praxisorientiertes, reales Lernen: Wir legen Wert auf praktische Erfahrung statt Theorie und nutzen reale Projekte und Fallstudien. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Ihr Team das Selbstvertrauen und die Fähigkeit gewinnt, KI-Lösungen effektiv zu implementieren und so Innovationen und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.