AI+ Security Level 2™ - eLearning (inklusive Prüfung)

AI+ Sicherheitsstufe 2™ - E-Learning (inklusive Prüfung)

Verteidigen und schützen mit intelligenten KI-Lösungen.

Erweitern Sie Ihr Sicherheitswissen mit dem Kurs- und Prüfungsbundle AI+ Security Level 2™. Meistern Sie KI-gestützte Sicherheitstaktiken zum Schutz und zur Sicherung neuer Technologien.

Die AI+ Sicherheitszertifizierung der Stufe 2 bietet eine eingehende Auseinandersetzung mit der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Cybersicherheit. Beginnend mit den Grundlagen der Python-Programmierung, werden zentrale KI-Konzepte eingeführt und die Fähigkeiten vermittelt, Cyberbedrohungen mithilfe von maschinellem Lernen zu identifizieren und zu bekämpfen. Der Lehrplan schreitet zu Spezialthemen wie KI-gestützter Authentifizierung und Generative Adversarial Networks (GANs) zur Simulation von Angriffen und zur Stärkung der Abwehr voran.

Anhand realer Szenarien, praktischer Übungen und eines Abschlussprojekts wenden die Teilnehmer KI-Lösungen auf praktische Herausforderungen im Bereich Cybersicherheit an. Das Programm behandelt wesentliche Konzepte wie Maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und befähigt Fachkräfte, digitale Vermögenswerte wirksam vor wachsenden Cyberrisiken zu schützen.

Warum diese Zertifizierung wichtig ist.

• Integrierte KI- und Cybersicherheitsexpertise: Erhalten Sie ein tiefes Verständnis dafür, wie KI die Cybersicherheit verbessert, sodass Sie moderne digitale Bedrohungen effektiver angehen können.
• Praktische Python-Kenntnisse: Lernen Sie Python speziell für KI und Cybersicherheit und entwickeln Sie praktische Programmierfähigkeiten, um reale Sicherheitsprobleme zu lösen.
• Fortschrittliche Bedrohungserkennung: Nutzen Sie maschinelles Lernen, um E-Mail-Bedrohungen, Malware und ungewöhnliche Netzwerkaktivitäten zu erkennen und zu bekämpfen und so die Abwehrfähigkeiten zu verbessern.
• KI-Techniken der nächsten Generation: Arbeiten Sie mit modernsten KI-Algorithmen für eine sichere Benutzerauthentifizierung und erforschen Sie Generative Adversarial Networks (GANs), um die Cyberabwehr zu verstärken.
• Praktische Anwendung in der Industrie: Setzen Sie Ihr Wissen mit einem Abschlussprojekt in die Praxis um, das sich mit realen Cybersicherheitsproblemen auseinandersetzt und Sie auf komplexe Anforderungen der Industrie vorbereitet.

Steigende Nachfrage nach Fachkräften für KI-Sicherheit

• Mit der Zunahme von KI-gestützten Cyberangriffen suchen Unternehmen nach qualifizierten Fachkräften für KI-Sicherheit, die in der Lage sind, fortschrittlichen Bedrohungen entgegenzuwirken.
• Untersuchungen zeigen, dass 82 % der Unternehmen KI-Sicherheit mittlerweile als einen Schlüsselfaktor ihrer Risikomanagementpläne betrachten.
• Zu den wichtigsten Wachstumsbereichen gehören die Abwehr von KI-Angriffen, das KI-Risikomanagement, die KI-gestützte Bedrohungserkennung und eine sichere KI-Governance.
• Fachwissen im Bereich der KI-Sicherheit ist in Branchen wie Finanzen, Behörden, Gesundheitswesen und globaler Technologie sehr gefragt, was dies zu einem lohnenden Karriereweg mit hohem Potenzial macht.

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: CrowdStrike, Flair.ai, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Lernergebnisse

• KI-gestützte Bedrohungserkennung – Nutzen Sie KI-Algorithmen, um Cyberbedrohungen wie Phishing, Malware und ungewöhnliche Netzwerkaktivitäten zu erkennen und darauf zu reagieren.
• Benutzerauthentifizierung der nächsten Generation – Nutzen Sie fortschrittliche KI-Methoden, um die Identitätsprüfung zu verbessern und unbefugten Zugriff zu verhindern.
• Maschinelles Lernen für Cybersicherheit – Nutzen Sie ML-Techniken, um Daten zu verarbeiten, potenzielle Angriffe vorherzusagen und präzise Bedrohungsreaktionen zu liefern.
• KI-gestütztes Penetration Testing – Nutzen Sie KI-Tools, um Penetration Tests zu optimieren und Systemschwachstellen effektiver aufzudecken als mit traditionellen Methoden.

Zielgruppe

• Cybersicherheitsexperten und -analysten
• Penetrationstester
• Sicherheitsberater
• Notfallhelfer
• Sicherheitsingenieure
• Bedrohungsanalysten
• Compliance-Auditoren
• Netzwerksicherheitsadministratoren
• Forensische Analytiker
• IT-Fachkräfte & Systemadministratoren
• Risikomanagement-Spezialisten
• Führungskräfte und Entscheidungsträger
• Softwareentwickler

Voraussetzungen

• Der Abschluss von AI+ Security Level 1™ wird empfohlen, ist aber nicht erforderlich.
• Grundkenntnisse in Python, einschließlich Variablen, Schleifen und Funktionen.
• Verständnis der CIA-Triade, grundlegender Konzepte der Cybersicherheit und gängiger Bedrohungen wie Malware.
• Allgemeines Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens (keine Fachkenntnisse erforderlich).
• Kenntnisse der Netzwerkgrundlagen, einschließlich IP-Adressierung und TCP/IP-Protokollen.
• Grundlegende Linux-/Befehlszeilenkenntnisse zur Navigation und Verwendung von Sicherheitswerkzeugen.
• Interesse an der Nutzung von KI für Echtzeit-Anwendungen im Bereich der Cybersicherheit.
• Es gibt keine formalen Voraussetzungen – die Zertifizierung wird ausschließlich auf der Grundlage der Prüfungsleistung vergeben.

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: Einführung in Künstliche Intelligenz (KI) und Cybersicherheit

1.1 Künstliche Intelligenz im Bereich Cybersicherheit (Cyber Security Artificial Intelligence, CSAI) verstehen

1.2 Eine Einführung in KI und ihre Anwendungen in der Cybersicherheit

1.3 Überblick über die Grundlagen der Cybersicherheit

1.4 Identifizierung und Minderung von Risiken im realen Leben

1.5 Aufbau einer widerstandsfähigen und anpassungsfähigen Sicherheitsinfrastruktur

1.6 Verbesserung der digitalen Abwehr mit Hilfe von CSAI

Modul 2: Python-Programmierung für KI- und Cybersicherheitsexperten

2.1 Die Programmiersprache Python und ihre Relevanz für die Cybersicherheit

2.2 Python-Programmiersprache und Anwendungen im Bereich Cybersicherheit

2.3 KI-Skripterstellung für Automatisierung in Cybersicherheitsaufgaben

2.4 Datenanalyse und -manipulation mit Python

2.5 Entwicklung von Sicherheitswerkzeugen mit Python

Modul 3: Anwendung von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit

3.1 Anwendung von Machine Learning im Bereich Cybersicherheit verstehen

3.2 Anomalieerkennung zur Verhaltensanalyse

3.3 Dynamische und proaktive Verteidigung mittels maschinellen Lernens

3.4 Schutz sensibler Daten und Systeme vor vielfältigen Cyberbedrohungen

Modul 4: Erkennung von E-Mail-Bedrohungen mit KI

4.1 Einsatz von maschinellem Lernen zur Erkennung von E-Mail-Bedrohungen

4.2 Analyse von Mustern und Kennzeichnung von schädlichen Inhalten

4.3 Verbesserung der Phishing-Erkennung durch KI

4.4 Autonome Identifizierung und Abwehr von E-Mail-Bedrohungen

4.5 Werkzeuge und Technologien zur Implementierung von KI in der E-Mail-Sicherheit

Modul 5: KI-Algorithmus zur Erkennung von Malware-Bedrohungen

5.1 Einführung in KI-Algorithmen zur Erkennung von Malware-Bedrohungen

5.2 Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und KI bei der Erkennung von Malware-Bedrohungen

5.3 Identifizierung, Analyse und Eindämmung von Schadsoftware

5.4 Systeme, Netzwerke und Daten in Echtzeit schützen

5.5 Verstärkung der Cybersicherheitsmaßnahmen gegen Malware-Bedrohungen

5.6 Werkzeuge und Technologie: Python, Werkzeuge zur Malware-Analyse

Modul 6: Netzwerk-Anomalieerkennung mittels KI

6.1 Nutzung von maschinellem Lernen zur Identifizierung ungewöhnlicher Muster im Netzwerkverkehr

6.2 Enhancing Cybersecurity and Fortifying Network Defenses with AI Techniques

6.3 Implementing Network Anomaly Detection Techniques

Module 7: User Authentication Security with AI

7.1 Introduction

7.2 Enhancing User Authentication with AI Techniques

7.3 Introducing Biometric Recognition, Anomaly Detection, and Behavioural Analysis

7.4 Providing a Robust Defence Against Unauthorized Access

7.5 Ensuring a Seamless Yet Secure User Experience

7.6 Tools and Technology: AI-based Authentication Platforms

7.7 Conclusion

Modul 8: Generatives adversarisches Netzwerk (GAN) für Cybersicherheit

8.1 Einführung in Generative Adversarial Networks (GANs) im Bereich der Cybersicherheit

8.2 Erstellung realistischer, simulierter Bedrohungen zur Stärkung von Systemen

8.3 Erkennung von Schwachstellen und Verfeinerung von Sicherheitsmaßnahmen mithilfe von GANs

8.4 Werkzeuge und Technologie: Python und GAN-Frameworks

Modul 9: Penetrationstests mit Künstlicher Intelligenz

9.1 Steigerung der Effizienz bei der Identifizierung von Schwachstellen durch KI

9.2 Automatisierung der Bedrohungserkennung und Anpassung an sich entwickelnde Angriffsmuster

9.3 Stärkung von Organisationen gegen Cyberbedrohungen durch KI-gestütztes Penetration Testing

9.4 Werkzeuge und Technologie: Penetrationstesting-Tools, KI-basierte Schwachstellenscanner

Modul 10: Abschlussprojekt

10.1 Einleitung

10.2 Anwendungsfälle: KI in der Cybersicherheit

10.3 Ergebnisdarstellung

Optionales Modul: KI-Agenten für Sicherheitsstufe 2

1. Was sind KI-Agenten?
2. Schlüsselkompetenzen von KI-Agenten im Bereich fortgeschrittene Cybersicherheit
3. Anwendungen und Trends für KI-Agenten in der fortgeschrittenen Cybersicherheit
4. Wie funktioniert ein KI-Agent?
5. Kernmerkmale von KI-Agenten
6. Arten von 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

Benötige ich Programmiererfahrung, um teilzunehmen?
Nein. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Python-Programmierkenntnissen, die speziell für KI und Cybersicherheit entwickelt wurden, wodurch er anfängerfreundlich ist.

Wie kann dieser Kurs meine Karriere voranbringen?
Sie erwerben fortgeschrittene Kenntnisse und praktische Fähigkeiten in der Verbindung von KI mit Cybersicherheit, wodurch Sie digitale Vermögenswerte besser schützen und die heutigen Cyberbedrohungen bewältigen können.

Was beinhaltet das Abschlussprojekt?
Sie werden die erlernten Konzepte und Fähigkeiten anwenden, um reale Cybersicherheitsprobleme zu lösen und zu demonstrieren, wie KI effektiv zur Sicherung digitaler Umgebungen eingesetzt werden kann.

Anforderungen für die Rezertifizierung

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

Was ist der Unterschied zwischen AI+ Sicherheitsstufe 1, 2 und 3?

Jede Zertifizierungsstufe dient dazu, Ihr Wissen im Bereich KI-Sicherheit und Ihre Karrierebereitschaft zu erweitern:

Stufe 1 – Grundlagen der KI-Sicherheit

• Fokus & Lernen Themenbereiche: Grundlagen der KI-Sicherheit, maschinelles Lernen zur Bedrohungserkennung, Phishing, Malware-Analyse, KI-basierte Authentifizierung.
• Technische Voraussetzung: Grundkenntnisse in Python, grundlegende Konzepte der Cybersicherheit.
• Ideal für: Anfänger und Cybersecurity-Experten am Anfang ihrer Karriere, die KI-integrierte Sicherheitskompetenzen aufbauen möchten.

Stufe 2 – Mittelmäßige KI-Sicherheit

• Fokus & Lernen Umfang: Breitere KI-Anwendung im Sicherheitsbereich, Grundlagen der Abwehr von adversarieller KI, KI-gestützte Authentifizierung, GANs für Simulationen und fortgeschrittene Bedrohungsanalyse.
• Technische Voraussetzungen: Python-Grundkenntnisse, Vertrautheit mit Machine Learning und grundlegenden KI-Konzepten.
• Ideal für: Fortgeschrittene Fachkräfte, die ihre KI-gestützten Sicherheitsfähigkeiten vertiefen und in realen Kontexten anwenden möchten.

Stufe 3 – Fortgeschrittene KI-Sicherheitsentwicklung

• Fokus & Lernen Anwendungsbereich: Komplexe KI-Anwendungen im Bereich der Cybersicherheitstechnik, einschließlich adversarieller KI, Deep Learning, sicherer Systementwicklung, IAM (Identitäts- und Zugriffsmanagement), IoT-Sicherheit, Cloud-/Container-Schutz und Blockchain.
• Technische Anforderungen: Fortgeschrittene Python-Kenntnisse (TensorFlow/PyTorch), Kenntnisse in den Bereichen Deep Learning, Cloud-Sicherheit, IAM, IoT und Blockchain.
• Ideal für: Erfahrene Fachkräfte und Sicherheitsingenieure, die eine Führungsrolle oder eine Spezialistenfunktion im Bereich der KI-gestützten Cybersicherheit anstreben.

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.