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

AI+ Ethical Hacker™ - eLearning (inkluderar examen)

5.450,00 SEK

  • 40 hours
eLearning

Säkra digitala miljöer: Dra nytta av AI-drivna teknologier Certifieringen AI+ Etisk Hacker förbereder cybersäkerhetsprofessionella och etiska hackare på att skydda den snabbt utvecklande digitala miljön. Detta program erbjuder en omfattande studie av etiska hackningsmetoder kombinerat med avancerade Artificiell Intelligens (AI)-teknologier, vilket visar hur AI omvandlar både offensiva och defensiva cybersäkerhetsstrategier. Deltagarna kommer att utforska de juridiska och etiska principerna för etisk hacking, bemästra grundläggande tekniker och utveckla kritiska färdigheter.

Nyckelfunktioner

Språk

Kurs och material på engelska

Nivå

Mellannivå (Kategori: AI+ Teknisk)

1 års plattformsåtkomst

och Virtuellt praktiskt laboratorium ingår

40 timmar av videolektioner & multimedia

Rekommendation om 50 timmars studietid

Material

Video, PDF-material, ljudböcker, poddsändningar, quiz och bedömningar.

Examen

Onlineövervakat prov med en gratis omtentamen

Certifikat

Intyg om genomförande ingår. Giltigt i 1 år

Verktyg du kommer att bemästra

Acunetix, Wazuh, Shodan, OWASP ZAP

Hero

Om kursen

Certifieringen betonar AI-driven hotanalys, där verktyg som maskininlärning (ML), naturlig språkbehandling (NLP) och djupinlärning (DL) används för att stärka cybersäkerheten. Genom en kombination av teoretiskt lärande och praktiska övningar tillämpar eleverna AI-förstärkta metoder på verkliga scenarier. Utöver teknikträning rustar denna certifiering deltagarna för cybersäkerhetens framtid, där AI spelar en central roll i proaktivt försvar och snabb respons. Interaktiva moduler och fallstudier hjälper till att bygga upp en omfattande kompetens, vilket möjliggör för eleverna att ta itu med moderna cyberhot med innovativa AI-lösningar.


Varför denna certifiering är viktig

Förstå hur AI omformar cybersäkerheten och håller dig förberedd för framväxande hot.

AI-etisk hacker

Lärandemål

I slutet av denna kurs kommer du att kunna:

AI-förstärkta cybersäkerhetstekniker

Studerande kommer att få förmågan att integrera AI-verktyg och teknologier i arbetsflöden för cybersäkerhet, inklusive uppgifter som etisk hackning, rekognosering, sårbarhetsbedömningar, penetrationstestning och incidenthantering.

Hotdetektering och analys av anomalier

Students will learn to apply machine learning algorithms to identify unusual patterns and behaviors, enabling proactive detection and mitigation of potential security threats.

AI för identitets- och åtkomsthantering (IAM)

Studerande kommer att förstå hur man kan utnyttja AI för att stärka IAM-system, förbättra autentiseringsprocesser och hantera användarrättigheter på ett säkrare och mer dynamiskt sätt.

Automatiserad optimering av säkerhetsprotokoll

Studenter kommer att förvärva färdigheter för att använda AI för att dynamiskt justera och optimera säkerhetsprotokoll baserat på realtids hotanalys, inklusive prediktiva justeringar av brandväggar, konfigurationer och andra säkerhetsåtgärder.

Kurstidslinje

Hero

  1. Grunden för etisk hacking med användning av artificiell intelligens (AI)

    Lektion 1

    • 1.1 Introduktion till etisk hacking
    • 1.2 Metodik för etisk hackning
    • 1.3 Juridisk och regulatorisk ram
    • 1.4 Hackertyper och motivationer
    • 1.5 Tekniker för informationsinsamling
    • 1.6 Fotavtryck och rekognosering
    • 1.7 Skanning av nätverk
    • 1.8 Uppräkningstekniker

  2. Introduktion till AI inom etisk hackning

    Lektion 2

    • 2.1 AI inom etisk hackning
    • 2.2 Grundläggande om AI
    • 2.3 Översikt av AI-teknologier
    • 2.4 Maskininlärning inom cybersäkerhet
    • 2.5 Bearbetning av naturligt språk (NLP) för cybersäkerhet
    • 2.6 Djupinlärning för hotdetektering
    • 2.7 Adversarial maskininlärning inom cybersäkerhet
    • 2.8 AI-drivna plattformar för hotintelligens
    • 2.9 Cybersäkerhetsautomation med AI

  3. AI-verktyg och teknologier inom etisk hacking

    Lektion 3

    • 3.1 AI-baserade verktyg för hotdetektering
    • 3.2 Ramverk för maskininlärning inom etisk hacking
    • 3.3 AI-förstärkta verktyg för penetrationstestning
    • 3.4 Beteendeanalysverktyg för avvikelsedetektering
    • 3,5 AI-drivna nätverkssäkerhetslösningar
    • 3.6 Automatiserade sårbarhetsskannrar
    • 3.7 AI i webbapplikation
    • 3.8 AI för upptäckt och analys av skadprogram
    • 3.9 Kognitiva säkerhetsverktyg

  4. AI-drivna rekognosceringstekniker

    Lektion 4

    • 4.1 Introduktion till rekognosering inom etisk hacking
    • 4.2 Traditionell kontra AI-driven rekognosering
    • 4.3 Automatiserad OS-identifiering med AI
    • 4.4 AI-förstärkta tekniker för portskanning
    • 4.5 Maskininlärning för nätverkskartläggning
    • 4.6 AI-drivet social engineering-underrättelsearbete
    • 4.7 Maskininlärning i OSINT
    • 4.8 AI-förstärkt DNS-uppräkning & AI-drivet målprofilering

  5. AI i sårbarhetsbedömning och penetrationstestning

    Lektion 5

    • 5.1 Automatiserad sårbarhetsskanning med AI
    • 5.2 AI-förstärkta verktyg för penetrationstestning
    • 5.3 Maskininlärning för exploateringstekniker
    • 5.4 Dynamisk applikationssäkerhetstestning (DAST) med AI
    • 5.5 AI-drivet fuzztestning
    • 5.6 Fientlig maskininlärning i penetrationstestning
    • 5.7 Automatiserad rapportgenerering med AI
    • 5.8 AI-baserad hotmodellering
    • 5.9 Utmaningar och etiska överväganden vid AI-drivet penetrationstestning

  6. Maskininlärning för hotanalys

    Lektion 6

    • 6.1 Övervakat lärande för hotdetektering
    • 6.2 Oövervakat lärande för avvikelsedetektering
    • 6.3 Förstärkningsinlärning för adaptiva säkerhetsåtgärder
    • 6.4 Bearbetning av naturligt språk (NLP) för hotintelligens
    • 6.5 Beteendeanalys med maskininlärning
    • 6.6 Ensembleinlärning för förbättrad hotprediktion
    • 6.7 Funktionsframställning i hotanalys
    • 6.8 Maskininlärning i säkerhet för slutpunkter
    • 6.9 Förklarbar AI i hotanalys

  7. Beteendeanalys och avvikelsedetektering för systemhackning

    Lektion 7

    • 7.1 Beteendebiometri för användarautentisering
    • 7.2 Maskininlärningsmodeller för analys av användarbeteende
    • 7.3 Analys av nätverkstrafikens beteende
    • 7.4 Övervakning av slutpunktsbeteende
    • 7.5 Tidsserieanalys för avvikelsedetektering
    • 7.6 Heuristiska metoder för avvikelsedetektering
    • 7.7 AI-drivet hotspårning
    • 7.8 Användar- och entitetsbeteendeanalys (UEBA)
    • 7.9 Utmaningar och överväganden vid beteendeanalys

  8. AI-aktiverade incidenthanteringssystem

    Lektion 8

    • 8.1 Automatiserad hotanalys med AI
    • 8.2 Maskininlärning för hotklassificering
    • 8.3 Integration av realtidsinformation om hot
    • 8.4 Prediktiv analys i incidenthantering
    • 8.5 AI-drivna incidentutredningar
    • 8.6 Automatiserade strategier för inneslutning och utrotning
    • 8.7 Beteendeanalys vid incidenthantering
    • 8.8 Kontinuerlig förbättring genom återkoppling från maskininlärning
    • 8.9 Mänsklig-AI-samarbete vid incidenthantering

  9. AI för identitets- och åtkomsthantering (IAM)

    Lektion 9

    • 9.1 AI-drivna autentiseringstekniker för användare
    • 9.2 Beteendebiometri för åtkomstkontroll
    • 9.3 AI-baserad avvikelsedetektering i IAM
    • 9.4 Dynamiska åtkomstpolicyer med maskininlärning
    • 9.5 AI-förstärkt Privileged Access Management (PAM)
    • 9.6 Kontinuerlig autentisering med maskininlärning
    • 9.7 Automatiserad användarprovisionering och avprovisionering
    • 9.8 Riskbaserad autentisering med AI
    • 9.9 AI inom identitetshantering och administration (IGA)

  10. Säkra AI-system

    Lektion 10

    • 10.1 Fientliga attacker mot AI-modeller
    • 10.2 Säkra metoder för modellträning
    • 10.3 Dataskydd i AI-system
    • 10.4 Säker distribution av AI-applikationer
    • 10.5 AI-modellens förklaringsbarhet och tolkningsbarhet
    • 10.6 Robusthet och motståndskraft i AI
    • 10.7 Säker överföring och delning av AI-modeller
    • 10.8 Kontinuerlig övervakning och hotdetektering för AI

  11. Etik inom AI och cybersäkerhet

    Lektion 11

    • 11.1 Etiskt beslutsfattande inom cybersäkerhet
    • 11.2 Fördomar och rättvisa i AI-algoritmer
    • 11.3 Transparens och förklaringsbarhet i AI-system
    • 11.4 Integritetsproblem i AI-driven cybersäkerhet
    • 11.5 Ansvar och ansvarsskyldighet inom AI-säkerhet
    • 11.6 Etik vid delning av hotinformation
    • 11.7 Mänskliga rättigheter och AI inom cybersäkerhet
    • 11.8 Reglerande efterlevnad och etiska standarder
    • 11.9 Etisk hackning och ansvarsfull rapportering

  12. Examensarbete

    Lektion 12

    • 12.1 Fallstudie 1: AI-förstärkt hotdetektering och respons
    • 12.2 Fallstudie 2: Etisk hackning med AI-integration
    • 12.3 Fallstudie 3: AI inom identitets- och åtkomsthantering (IAM)
    • 12.4 Fallstudie 4: Säker implementering av AI-system

  13. AI-agenter för etisk hackning

    Valfri modul

    • 1. Att förstå AI-agenter
    • 2. Fallstudier
    • 3. Praktisk övning med AI-agenter

Industritillväxt

Ökad efterfrågan på etiska hackare inom AI

  • Med AI som blir djupt integrerad i viktiga industrier, ökar behovet av etiska hackare skickliga inom AI-säkerhet snabbt.
  • Cyberattacker mot AI-drivna system utvecklas snabbt, vilket skapar ett brådskande behov av specialister som kan skydda dessa teknologier.
  • Framväxande fokusområden inkluderar AI-baserad penetrationstestning, försvar mot fientliga AI-attacker, förebyggande av AI-relaterat bedrägeri och förbättring av AI-drivna säkerhetsövervakning.
  • I takt med att AI-utvecklingen överträffar säkerhetsexpertisen, positioneras yrkesverksamma inom AI-etisk hacking som mycket eftertraktade experter inom cybersäkerhetsområdet.
AI-etisk hacker

Vem bör anmäla sig till detta program?

Cybersäkerhetsexperter: Personer som strävar efter att stärka sin expertis inom proaktivt försvar och AI-förstärkt hotdetektering.

Etiska Hackare: De som strävar efter att bemästra avancerade hackningstekniker och ligga steget före framväxande cyberhot.

Teknologiledare och beslutsfattare: Chefer och ledare som vill förstå hur AI och etisk hacking kan skydda deras organisationer.

Strävande studenter: Lärande som eftersträvar en karriär inom cybersäkerhet, skaffar grundläggande kunskaper och praktiska färdigheter i etisk hacking.

Starta kursen nu

Mer information

Förkunskapskrav

  • Programmeringsfärdigheter: Bekantskap med språk som Python, Java eller C++ för automatisering och skriptning.
  • Nätverkskunskap: Förståelse för protokoll, subnetting, brandväggar och routingkoncept.
  • Operativsystem: Kompetens inom Windows- och Linux-miljöer.
  • Grundläggande i cybersäkerhet: Grundläggande kunskaper i kryptering, autentisering, åtkomstkontroll och säkerhetsprotokoll.
  • Grundläggande maskininlärning: Förståelse för grundläggande koncept, algoritmer och implementeringar inom maskininlärning.
  • Webbteknologier: Kännedom om webbprotokoll (HTTP/HTTPS) och grundläggande webbserverkunskaper.
  • Certifieringsnot: Inga obligatoriska förkunskapskrav — certifieringen beviljas enbart baserat på provresultat.

Provuppgifter

  • Varaktighet: 90 minuter
  • Godkänd: 70% (35/50)
  • Format: 50 flervalsfrågor/flervalsresponsfrågor
  • Leveransmetod: Online via övervakad examinationssystem (flexibel schemaläggning)
  • Språk: Svenska

Licensiering och ackreditering

Denna kurs erbjuds av AVC enligt Partnerprogramavtalet och uppfyller kraven i Licensavtalet.

Aktiepolicy

AVC tillhandahåller inte anpassningar på grund av en funktionsnedsättning eller medicinskt tillstånd hos några studenter. Kandidater uppmuntras att kontakta AVC för vägledning och stöd under anpassningsprocessen.


Vanliga frågor

Behöver du en företagslösning eller integration av LMS?

Hittade du inte kursen eller programmet som skulle passa för ditt företag? Behöver du LMS-integration? Skriv till oss! Vi löser det!