Adding Value Consulting
AI+ Ethical Hacker™ - eLearning (inkludert eksamen)
AI & Machine Learning
Cyber Security

AI+ Ethical Hacker™ - eLearning (inkludert eksamen)

5.950,00 NOK

  • 40 hours
eLæring

Sikre digitale miljøer: Dra nytte av AI-drevne teknologier AI+ Etisk Hacker-sertifiseringen forbereder cybersikkerhetsprofesjonelle og etiske hackere på å beskytte det raskt utviklende digitale miljøet. Dette programmet gir en omfattende studie av etisk hacking kombinert med avanserte kunstig intelligens (AI) teknologier, og demonstrerer hvordan AI transformerer både offensive og defensive cybersikkerhetsstrategier. Deltakerne vil utforske de juridiske og etiske prinsippene for etisk hacking, mestre essensielle teknikker og utvikle kritiske ferdigheter.

Nøkkelfunksjoner

Språk

Kurs og materiell på engelsk

Nivå

Mellomnivå (Kategori: AI+ Teknisk)

1 års plattformtilgang

og Virtuelt Praktisk Lab inkludert

40 timer med videoleksjoner & multimedia

Anbefaling om 50 timers studietid

Materiale

Video, PDF-materiell, lydbok, podkaster, quizer og vurderinger.

Eksamen

Online Proctored Exam with One Free Retake

Sertifikat

Sertifisering av gjennomføring inkludert. Gyldig i 1 år

Verktøy du vil mestre

Acunetix, Wazuh, Shodan, OWASP ZAP

Hero

Om kurset

Sertifiseringen legger vekt på AI-drevet trusselanalyse, ved å bruke verktøy som maskinlæring (ML), naturlig språkbehandling (NLP) og dyp læring (DL) for å styrke cybersikkerheten. Gjennom en kombinasjon av teoretisk læring og praktiske øvelser, anvender elevene AI-forsterkede metoder på virkelige scenarioer. Utover teknologitrening, utstyrer denne sertifiseringen deltakerne for cybersikkerhetens fremtid, hvor AI spiller en sentral rolle i proaktivt forsvar og rask respons. Interaktive moduler og case-studier bidrar til å bygge et omfattende ferdighetssett, som gjør at elevene kan adressere moderne cybertrusler med innovative AI-løsninger.


Hvorfor denne sertifiseringen er viktig

Forstå hvordan AI omformer cybersikkerhet, slik at du er forberedt på fremvoksende trusler.

AI-etisk hacker

Læringsutbytte

Ved slutten av dette kurset vil du være i stand til å:

AI-forsterkede cybersikkerhetsteknikker

Studenter vil få evnen til å integrere AI-verktøy og teknologier i arbeidsflyter for cybersikkerhet, inkludert oppgaver som etisk hacking, rekognosering, sårbarhetsvurderinger, penetrasjonstesting og hendelsesrespons.

Trusseldeteksjon og anomalieanalyse

Studenter vil lære å anvende maskinlæringsalgoritmer for å identifisere uvanlige mønstre og atferder, noe som muliggjør proaktiv deteksjon og avbøting av potensielle sikkerhetstrusler.

AI for identitet- og tilgangsstyring (IAM)

Lærende vil forstå hvordan man kan utnytte AI for å styrke IAM-systemer, forbedre autentiseringsprosesser og håndtere brukertillatelser på en sikrere og mer dynamisk måte.

Automatisert optimalisering av sikkerhetsprotokoller

Studenter vil tilegne seg ferdigheter til å bruke AI for dynamisk justering og optimalisering av sikkerhetsprotokoller basert på sanntids trusselanalyse, inkludert prediktive justeringer av brannmurer, konfigurasjoner og andre sikkerhetstiltak.

Kursplan

Hero

  1. Grunnlaget for etisk hacking ved bruk av kunstig intelligens (AI)

    Leksjon 1

    • 1.1 Innføring i etisk hacking
    • 1.2 Metodikk for etisk hacking
    • 1.3 Juridisk og regulatorisk rammeverk
    • 1.4 Hackertyper og motivasjoner
    • 1.5 Teknikker for informasjonsinnhenting
    • 1.6 Fotavtrykk og rekognosering
    • 1.7 Skanning av nettverk
    • 1.8 Opplistingsteknikker

  2. Introduksjon til AI i etisk hacking

    Leksjon 2

    • 2.1 AI i etisk hacking
    • 2.2 Grunnleggende om AI
    • 2.3 Oversikt over AI-teknologier
    • 2.4 Maskinlæring i cybersikkerhet
    • 2.5 Naturlig språkbehandling (NLP) for cybersikkerhet
    • 2.6 Dyp læring for trusseldeteksjon
    • 2.7 Fiendtlig maskinlæring i cybersikkerhet
    • 2.8 AI-drevne plattformer for trusselintelligens
    • 2.9 Automatisering av cybersikkerhet med AI

  3. AI-verktøy og teknologier i etisk hacking

    Leksjon 3

    • 3.1 AI-baserte verktøy for trusseldeteksjon
    • 3.2 Rammeverk for maskinlæring i etisk hacking
    • 3.3 AI-forsterkede verktøy for penetrasjonstesting
    • 3.4 Verktøy for atferdsanalyse for avviksdeteksjon
    • 3.5 AI-drevne nettverkssikkerhetsløsninger
    • 3.6 Automatiserte sårbarhetsskannere
    • 3.7 AI i webapplikasjon
    • 3.8 AI for gjenkjenning og analyse av skadelig programvare
    • 3.9 Verktøy for kognitiv sikkerhet

  4. AI-drevne rekognoseringsteknikker

    Leksjon 4

    • 4.1 Innføring i rekognosering i etisk hacking
    • 4.2 Tradisjonell kontra AI-drevet rekognosering
    • 4.3 Automatisert OS-fingeravtrykking med AI
    • 4.4 AI-forsterkede teknikker for portskanning
    • 4.5 Maskinlæring for nettverkskartlegging
    • 4.6 AI-drevet sosial manipulasjon gjennom rekognosering
    • 4.7 Maskinlæring i OSINT
    • 4.8 AI-forsterket DNS-opplisting & AI-drevet målprofilering

  5. AI i sårbarhetsvurdering og penetrasjonstesting

    Leksjon 5

    • 5.1 Automatisert sårbarhetsskanning med AI
    • 5.2 AI-forsterkede verktøy for penetrasjonstesting
    • 5.3 Maskinlæring for utnyttelsesteknikker
    • 5.4 Dynamisk applikasjonssikkerhetstesting (DAST) med AI
    • 5.5 AI-drevet fuzz-testing
    • 5.6 Fiendtlig maskinlæring i penetrasjonstesting
    • 5.7 Automatisert rapportgenerering ved bruk av AI
    • 5.8 AI-basert trusselmodellering
    • 5.9 Utfordringer og etiske betraktninger i AI-drevet penetrasjonstesting

  6. Maskinlæring for trusselanalyse

    Leksjon 6

    • 6.1 Overvåket læring for trusseldeteksjon
    • 6.2 Uovervåket læring for avviksdeteksjon
    • 6.3 Forsterkende læring for adaptive sikkerhetstiltak
    • 6.4 Naturlig språkbehandling (NLP) for trusselintelligens
    • 6.5 Atferdsanalyse ved bruk av maskinlæring
    • 6.6 Ensemblelæring for forbedret trusselprediksjon
    • 6.7 Funksjonsutvikling i trusselanalyse
    • 6.8 Maskinlæring i endepunktsikkerhet
    • 6.9 Forklarbar AI i trusselanalyse

  7. Atferdsanalyse og avviksdeteksjon for systemhacking

    Leksjon 7

    • 7.1 Atferdsbiometri for brukerautentisering
    • 7.2 Maskinlæringsmodeller for analyse av brukeratferd
    • 7.3 Analyse av nettverkstrafikkens atferd
    • 7.4 Overvåkning av endepunktsatferd
    • 7.5 Tidsserieanalyse for avviksdeteksjon
    • 7.6 Heuristiske tilnærminger til avviksdeteksjon
    • 7.7 AI-drevet trusseljakt
    • 7.8 Bruker- og enhetsatferdsanalyse (UEBA)
    • 7.9 Utfordringer og hensyn i atferdsanalyse

  8. AI-aktiverte hendelsesresponssystemer

    Leksjon 8

    • 8.1 Automatisert trusselvurdering ved bruk av AI
    • 8.2 Maskinlæring for trusselklassifisering
    • 8.3 Integrasjon av sanntidstrusselintelligens
    • 8.4 Prediktiv analyse i hendelsesrespons
    • 8.5 AI-drevet hendelsesetterforskning
    • 8.6 Automatiserte strategier for innesperring og utryddelse
    • 8.7 Atferdsanalyse i hendelsesrespons
    • 8.8 Kontinuerlig forbedring gjennom tilbakemeldinger fra maskinlæring
    • 8.9 Menneske-AI-samarbeid i håndtering av hendelser

  9. AI for identitet- og tilgangsstyring (IAM)

    Leksjon 9

    • 9.1 AI-drevne brukerautentiseringsteknikker
    • 9.2 Atferdsbiometri for tilgangskontroll
    • 9.3 AI-basert avviksdeteksjon i IAM
    • 9.4 Dynamiske tilgangspolicyer med maskinlæring
    • 9.5 AI-forsterket privilegert tilgangsstyring (PAM)
    • 9.6 Kontinuerlig autentisering ved bruk av maskinlæring
    • 9.7 Automatisert brukeroppretting og -deaktivering
    • 9.8 Risikobasert autentisering med AI
    • 9.9 AI i identitetsstyring og administrasjon (IGA)

  10. Sikring av AI-systemer

    Leksjon 10

    • 10.1 Fiendtlige angrep på AI-modeller
    • 10.2 Sikre treningspraksiser for modeller
    • 10.3 Datasikkerhet i AI-systemer
    • 10.4 Sikker utrulling av AI-applikasjoner
    • 10.5 AI-modellens Forklarbarhet og Tolkningsmulighet
    • 10.6 Robusthet og motstandsdyktighet i AI
    • 10.7 Sikker overføring og deling av AI-modeller
    • 10.8 Kontinuerlig overvåking og trusseldeteksjon for AI

  11. Etikk i AI og cybersikkerhet

    Leksjon 11

    • 11.1 Etisk beslutningstaking i cybersikkerhet
    • 11.2 Skjevhet og rettferdighet i AI-algoritmer
    • 11.3 Gjennomsiktighet og forklarbarhet i AI-systemer
    • 11.4 Personvernshensyn i AI-drevet cybersikkerhet
    • 11.5 Ansvarlighet og ansvar i AI-sikkerhet
    • 11.6 Etikk ved deling av trusselintelligens
    • 11.7 Menneskerettigheter og AI i cybersikkerhet
    • 11.8 Regulatorisk overholdelse og etiske standarder
    • 11.9 Etisk hacking og ansvarlig rapportering

  12. Avsluttende prosjekt

    Leksjon 12

    • 12.1 Case Study 1: AI-forsterket trusseldeteksjon og respons
    • 12.2 Case Study 2: Etisk hacking med AI-integrasjon
    • 12.3 Case Study 3: AI i identitets- og tilgangsstyring (IAM)
    • 12.4 Case Study 4: Sikker utrulling av AI-systemer

  13. AI-agenter for etisk hacking

    Valgfri modul

    • 1. Forståelse av AI-agenter
    • 2. Kasusstudier
    • 3. Praktisk arbeid med AI-agenter

Industrivekst

Økende etterspørsel etter etiske hackere innen AI

  • Med AI som blir dypt integrert i viktige industrier, øker behovet for etiske hackere dyktige i AI-sikkerhet raskt.
  • Cyberangrep mot AI-drevne systemer utvikler seg raskt, noe som skaper et presserende behov for spesialister som kan beskytte disse teknologiene.
  • Fremvoksende fokusområder inkluderer AI-basert penetrasjonstesting, forsvar mot fiendtlige AI-angrep, forebygging av AI-relatert svindel, og forbedring av AI-drevet sikkerhetsovervåkning.
  • Ettersom AI-utviklingen overgår sikkerhetsekspertisen, posisjonerer profesjonelle innen AI-etisk hacking seg som svært ettertraktede eksperter i cybersikkerhetsfeltet.
AI etisk hacker

Hvem bør melde seg på dette programmet?

Cybersikkerhetseksperter: Personer som ønsker å styrke sin ekspertise innen proaktivt forsvar og AI-forsterket trusseldeteksjon.

Etiske hackere: De som ønsker å mestre avanserte hackingteknikker og holde seg foran nye cybersikkerhetstrusler.

Teknologiledere og beslutningstakere: Ledere og sjefer som ønsker å forstå hvordan AI og etisk hacking kan beskytte organisasjonene deres.

Ambisiøse studenter: Lærende som søker en karriere innen cybersikkerhet, tilegner seg grunnleggende kunnskap og praktiske ferdigheter i etisk hacking.

Start kurset nå

Flere detaljer

Forutsetninger

  • Programmeringsferdigheter: Kjennskap til språk som Python, Java eller C++ for automatisering og skripting.
  • Nettverkskunnskap: Forståelse av protokoller, subnetting, brannmurer og rutingkonsepter.
  • Operativsystemer: Dyktighet med Windows og Linux miljøer.
  • Grunnleggende i cybersikkerhet: Basisk kunnskap om kryptering, autentisering, tilgangskontroll og sikkerhetsprotokoller.
  • Grunnleggende om maskinlæring: Forståelse av kjernekonsepter innen maskinlæring, algoritmer og implementeringer.
  • Nettverksteknologier: Kjennskap til webprotokoller (HTTP/HTTPS) og grunnleggende om webservere.
  • Sertifiseringsmerknad: Ingen obligatoriske forkunnskaper — sertifiseringen gis utelukkende basert på eksamensresultater.

Eksamensdetaljer

  • Varighet: 90 minutter
  • Bestått: 70 % (35/50)
  • Format: 50 flervalgsspørsmål/fleresvarsspørsmål
  • Leveringsmetode: Online via overvåket eksamensplattform (fleksibel planlegging)
  • Språk: Norsk

Lisensiering og akkreditering

Dette kurset tilbys av AVC i henhold til Partner Program-avtalen og er i samsvar med kravene i lisensavtalen.

Egenkapitalpolitikk

AVC tilbyr ikke tilrettelegging på grunn av en funksjonshemming eller medisinsk tilstand hos noen studenter. Kandidater oppfordres til å kontakte AVC for veiledning og støtte gjennom tilretteleggingsprosessen.


Ofte stilte spørsmål

Trenger du bedriftsløsning eller LMS-integrasjon?

Fant du ikke kurset eller programmet som ville være passende for din bedrift? Trenger du LMS-integrasjon? Ta kontakt med oss! Vi er agile og løser alt!