91083
AI+ Ethical Hacker™ 1 rok s zkouškou

• Postupy kybernetické bezpečnosti s využitím umělé inteligence: Účastníci se naučí integrovat nástroje umělé inteligence do pracovních postupů v oblasti kybernetické bezpečnosti a aplikovat je na úkoly, jako je etický hacking, průzkum, hodnocení zranitelností, penetrační testování a reakce na incidenty.
• Analýza hrozeb a detekce anomálií: Studenti získají dovednosti v používání algoritmů strojového učení k identifikaci neobvyklých vzorců a chování, což umožní proaktivní detekci a zmírnění potenciálních bezpečnostních hrozeb.
• Umělá inteligence pro správu identit a přístupu (IAM): Studenti se seznámí s tím, jak může umělá inteligence posílit systémy IAM, zlepšit autentizační procesy a dynamicky spravovat oprávnění uživatelů s cílem zachovat bezpečný přístup v rámci organizace.
• Automatizovaná optimalizace bezpečnostních protokolů: Účastníci pochopí, jak využít AI pro optimalizaci bezpečnostních protokolů v reálném čase. To zahrnuje předvídání potenciálních narušení a reakci na ně prostřednictvím automatické úpravy pravidel firewallu, bezpečnostních konfigurací a dalších ochranných opatření.

• Odborníci na kybernetickou bezpečnost: Ti, kteří chtějí zlepšit své dovednosti v oblasti proaktivní obrany a detekce hrozeb na bázi umělé inteligence.
• Etičtí hackeři: Všichni, kteří se zaměřují na zvládnutí pokročilých hackerských technik a udržení náskoku před novými hrozbami v oblasti kybernetické bezpečnosti.
• Vedoucí pracovníci v oblasti technologií a rozhodovací orgány: Vedoucí pracovníci a manažeři, kteří chtějí pochopit, jak mohou umělá inteligence a etický hacking zabezpečit jejich organizace.
• Aspirující studenti: Zájemci o budování kariéry v oblasti kybernetické bezpečnosti, kteří získají základní znalosti a praktické dovednosti v oblasti etického hackingu

• Základy etického hackingu s využitím umělé inteligence
• Úvod do umělé inteligence v etickém hackingu
• Nástroje a technologie AI v etickém hackingu
• Průzkumné techniky řízené umělou inteligencí
• UI v hodnocení zranitelnosti a penetračním testování
• Strojové učení pro analýzu hrozeb
• Analýza chování a detekce anomálií při hackování systémů
• Systémy reakce na incidenty s využitím umělé inteligence
• AI pro správu identit a přístupu (IAM)
• Zabezpečení systémů AI
• Etika v AI a kybernetické bezpečnosti
• Capstone projekt

Tyto předpoklady jsou doporučené, nikoli však povinné:

• Znalost jazyků jako Python, Java nebo C++ pro automatizaci a skriptování úloh.
• Znalost síťových konceptů, včetně protokolů, podsítí, firewallů a směrování.
• Znalost prostředí Windows i Linux.
• Znalost základních principů kybernetické bezpečnosti, jako je šifrování, ověřování, řízení přístupu a bezpečnostní protokoly.
• Awareness základních konceptů strojového učení, algoritmů a základní implementace.
• Znalost webových protokolů (HTTP/HTTPS) a provozu webových serverů.