AI+ Security Level 3™ - eLearning (inklusive Prüfung)

AI+ Sicherheitsstufe 3™ - E-Learning (inklusive Prüfung)

Gestalten Sie die nächste Ära der Cybersicherheit mit KI-gestützten Innovationen.

Diese Zertifizierung bietet einen umfassenden und tiefgreifenden Einblick in die Transformation der Cybersicherheit durch Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Sie lernen, KI für die erweiterte Bedrohungserkennung, die Einhaltung von Vorschriften und das Risikomanagement in Netzwerken, Endpunkten, IoT- und Cloud-Umgebungen einzusetzen.

Das Programm konzentriert sich auf die praktische Umsetzung durch Fallstudien, Workshops und reale Szenarien und vermittelt Ihnen praktische Erfahrung im Umgang mit neuen Bedrohungen, Angriffen von Gegnern und sich ändernden Compliance-Anforderungen. Ein Abschlussprojekt ermöglicht es Ihnen, Ihr Fachwissen auf eine reale Herausforderung im Bereich der Cybersicherheit anzuwenden und bereitet Sie darauf vor, KI-gestützte Sicherheitslösungen effektiv zu entwerfen und bereitzustellen.

Steigende Nachfrage nach Fachkräften für KI-Sicherheit

• KI-gestützte Cyberbedrohungen entwickeln sich rasant und treiben die Nachfrage nach Fachkräften voran, die in der Abwehr fortschrittlicher Angriffe und Schwachstellen versiert sind.
• 84 % der Fachleute für Cybersicherheit stimmen zu, dass KI ihre Fähigkeit zur Bekämpfung von Cyberbedrohungen verbessert.
• Wachstumsstarke Gebiete: KI-gestützte Bedrohungsanalyse, prädiktive Cyberabwehr, Deep Learning für Sicherheit, Zero Trust KI-Sicherheitsframeworks
• Der globale Markt für KI-Sicherheit wird bis 2030 voraussichtlich 133 Milliarden Dollar erreichen, was ihn zu einer ersten Wahl für diejenigen macht, die eine Karriere mit hoher Wirkung im Bereich der Cybersicherheit anstreben.

Hauptmerkmale

• Kurs und Material auf Englisch
• Fortgeschrittenes Niveau (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: Splunk User Behavior Analytics (UBA), Microsoft Defender for Endpoint, Microsoft Azure AD Conditional Access, Adversarial Robustness Toolbox (ART)

Lernergebnisse

• Nutzen Sie Deep Learning für die Cyberabwehr.
  Entwickeln Sie Fähigkeiten in der Anwendung von Deep-Learning-Modellen für fortgeschrittene Cybersicherheitsaufgaben wie Malware-Erkennung, Phishing-Prävention und prädiktive Bedrohungsanalyse.
• KI-gestützte Cloud- und Container-Sicherheit
  Erfahren Sie, wie KI die Sicherheit für Cloud-Infrastrukturen und containerisierte Umgebungen verbessert, mit Fokus auf Skalierbarkeit, Automatisierung und proaktive
• Reaktion auf Bedrohungen.
  KI-gestütztes Identitäts- und Zugangsmanagement
  Nutzen Sie KI, um die Identitätsprüfung zu optimieren, Zugriffskontrollen zu verstärken und Authentifizierungsmechanismen zu sichern.
• KI-gestützte IoT-Sicherheit
  Entdecken Sie KI-Strategien zur Bewältigung IoT-spezifischer Sicherheitsrisiken, einschließlich der Identifizierung kompromittierter Geräte und der Sicherung von Kommunikationskanälen.

Zielgruppe

• Cybersicherheitsexperten und -analysten
• Risikomanagement-Spezialisten
• Compliance-Beauftragte
• IT-Sicherheitsanalysten
• Ethische Hacker
• Penetrationstester
• Technikaffine Führungskräfte
• Aufstrebende KI-Sicherheitsexperten

Voraussetzungen

• Abschluss von AI+ Security Level 1™ und Level 2™ (empfohlen).
• Fortgeschrittene Python-Programmierkenntnisse, einschließlich Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.
• Fundiertes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens, einschließlich Deep Learning, Adversarial AI und Modelltraining.
• Fortgeschrittene Expertise im Bereich Cybersicherheit in Bereichen wie Bedrohungserkennung, Reaktion auf Vorfälle und Netzwerk-/Endpunktschutz.
• Kenntnisse über KI-Anwendungen im Bereich der Sicherheitsentwicklung, einschließlich IAM, IoT-Sicherheit und physische Sicherheit.
• Kenntnisse in Cloud-Sicherheit, Containerisierung und Blockchain-Technologien.
• Beherrschung von Linux/Kommandozeilen-Operationen mit Erfahrung im Umgang mit Sicherheitswerkzeugen in Linux-Umgebungen.
• Keine obligatorischen 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: Grundlagen von KI und maschinellem Lernen für Sicherheitsingenieurwesen

1.1 Kernkonzepte von KI und ML für die Sicherheit

1.2 Anwendungsfälle von KI in der Cybersicherheit

1.3 Entwicklung von KI-Pipelines für Sicherheit

1.4 Herausforderungen bei der Anwendung von KI im Bereich Sicherheit

Modul 2: Maschinelles Lernen für Bedrohungserkennung und -abwehr

2.1 Merkmalsextraktion für technische Aspekte in Datensätzen zur Cybersicherheit

2.2 Überwachtes Lernen für die Bedrohungsanalyse

2.3 Unüberwachtes Lernen für die Anomalieerkennung

2.4 Entwicklung von Echtzeit-Bedrohungserkennungssystemen

Modul 3: Deep Learning für Sicherheitsanwendungen

3.1 Convolutionelle Neuronale Netze (CNNs) zur Bedrohungserkennung

3.2 Rekurrente neuronale Netze (RNNs) und LSTMs für Sicherheit

3.3 Autoencoder zur Anomalieerkennung

3.4 Adversarielles Deep Learning im Bereich Sicherheit

Modul 4: Konfrontative KI im Sicherheitsbereich

4.1 Einführung in Angriffe durch Adversarial AI

4.2 Abwehrmechanismen gegen feindliche Angriffe

4.3 Konfrontationstests und Red Teaming für KI-Systeme

4.4 Entwicklung robuster KI-Systeme gegen gegnerische KI

Modul 5: KI in der Netzwerksicherheit

5.1 KI-gestützte Systeme zur Angriffserkennung

5.2 KI zur Erkennung von verteilten Denial-of-Service-Angriffen (DDoS)

5.3 KI-basierte Netzwerk-Anomalieerkennung

5.4 Entwicklung sicherer Netzwerkarchitekturen mit KI

Modul 6: KI in der Endpunktsicherheit

6.1 KI für Malware-Erkennung und -Klassifizierung

6.2 KI für Endpoint Detection and Response (EDR)

6.3 KI-gestützte Bedrohungssuche

6.4 Implementierung von ressourcenschonenden KI-Modellen für Geräte mit begrenzten Ressourcen

Modul 7: Sichere KI-Systementwicklung

7.1 Entwurf sicherer KI-Architekturen

7.2 Kryptographie in KI für Sicherheit

7.3 Gewährleistung von Erklärbarkeit und Transparenz von Modellen im Bereich Sicherheit

7.4 Leistungsoptimierung von KI-Sicherheitssystemen

Modul 8: KI für Cloud- und Containersicherheit

8.1 KI zur Absicherung von Cloud-Umgebungen

8.2 KI-gestützte Containersicherheit

8.3 KI zur Absicherung serverloser Architekturen

8.4 KI und DevSecOps

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: KI im Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)

10.1 KI für die Analyse des Nutzerverhaltens im Identitäts- und Zugangsmanagement (IAM)

10.2 KI für Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA)

10.3 KI für eine Zero-Trust-Architektur

10.4 KI für rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC)

Modul 11: KI für physische Sicherheit und IoT-Sicherheit

11.1 KI zur Absicherung intelligenter Städte

11.2 KI für industrielle IoT-Sicherheit

11.3 KI für die Sicherheit autonomer Fahrzeuge

11.4 KI zur Absicherung von Smart Homes und Consumer IoT

Modul 12: Abschlussprojekt – Ingenieurwesen KI-Sicherheitssysteme

12.1 Definition des Problems im Rahmen des Abschlussprojekts

12.2 Entwicklung der KI-Lösung

12.3 Implementierung und Überwachung des KI-Systems

12.4 Abschließende Präsentation und Bewertung des Capstone-Projekts

Optionales Modul: KI-Agenten für Sicherheitsstufe 3

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 werde ich in diesem Kurs lernen?
Erwerben Sie Fähigkeiten in der Anwendung von KI und maschinellem Lernen zur Verbesserung der Cybersicherheit, einschließlich Bereichen wie Bedrohungserkennung, Netzwerksicherheit, Verteidigung gegen gegnerische KI, sicheres Design von KI-Systemen und Cloud-Sicherheit. Sie werden außerdem an einem praxisorientierten Abschlussprojekt arbeiten, um Ihr Wissen anzuwenden.

Wie wird KI im Kurs für Blockchain- und Containersicherheit eingesetzt?
Erfahren Sie, wie KI die Sicherheit der Blockchain durch Techniken wie Betrugserkennung und Transaktionsüberwachung verbessert und wie sie containerisierte Umgebungen durch die Automatisierung der Bedrohungserkennung und die Steigerung der Systemzuverlässigkeit schützt.

Benötige ich für diesen Kurs Programmierkenntnisse?
Python-Kenntnisse sind von Vorteil, da der Kurs die Implementierung von KI-Modellen beinhaltet. Es werden jedoch Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Ressourcen bereitgestellt, die Ihnen helfen, die erforderlichen Programmierkenntnisse zu entwickeln.

Wird mir dieser Kurs in meiner aktuellen Rolle im Bereich Cybersicherheit helfen?
Ja. Es wird Ihr Fachwissen im Einsatz von KI zur fortgeschrittenen Bedrohungserkennung, zur Automatisierung von Sicherheitsabläufen und zur Verbesserung der Abwehr in Netzwerken, Endpunkten und Cloud-Systemen erweitern.

Ist der Kurs für Anfänger geeignet?
Der Kurs richtet sich zwar an Personen mit fortgeschrittenen Kenntnissen im Bereich Cybersicherheit, führt aber auch in grundlegende KI-Konzepte ein, wodurch er auch für Lernende zugänglich ist, die sich auf KI-gestützte Sicherheit spezialisieren möchten.

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.