91083
AI+ Ethical Hacker™ 1 rok z egzaminem

• Praktyki cyberbezpieczeństwa wzmocnione sztuczną inteligencją: Uczestnicy nauczą się integrować narzędzia AI z przepływami pracy w zakresie cyberbezpieczeństwa, stosując je do zadań takich jak etyczne hakowanie, rekonesans, ocena podatności, testy penetracyjne i reagowanie na incydenty.
• Analiza zagrożeń i wykrywanie anomalii: Studenci zdobędą umiejętności wykorzystywania algorytmów uczenia maszynowego do identyfikacji nietypowych wzorców i zachowań, umożliwiając proaktywne wykrywanie i łagodzenie potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa.
• AI dla zarządzania tożsamością i dostępem (IAM): Uczestnicy szkolenia dowiedzą się, w jaki sposób sztuczna inteligencja może wzmocnić systemy IAM, usprawniając procesy uwierzytelniania i dynamicznie zarządzając uprawnieniami użytkowników w celu utrzymania bezpiecznego dostępu w organizacji.
• Zautomatyzowana optymalizacja protokołów bezpieczeństwa: Uczestnicy zrozumieją, jak wykorzystać sztuczną inteligencję do optymalizacji protokołów bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym. Obejmuje to przewidywanie i reagowanie na potencjalne naruszenia poprzez automatyczne dostosowywanie reguł zapory sieciowej, konfiguracji zabezpieczeń i innych środków ochronnych.

• Specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa: Ci, którzy chcą podnieść swoje umiejętności w zakresie proaktywnej obrony i wykrywania zagrożeń opartych na sztucznej inteligencji.
• Etyczni hakerzy: Osoby skoncentrowane na opanowaniu zaawansowanych technik hakerskich i wyprzedzaniu pojawiających się zagrożeń cyberbezpieczeństwa.
• Liderzy technologiczni i decydenci: Kierownicy i menedżerowie, którzy chcą zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja i etyczne hakowanie mogą zabezpieczyć ich organizacje.
• Aspirujący studenci: Uczniowie zainteresowani budowaniem kariery w cyberbezpieczeństwie, zdobyciem podstawowej wiedzy i praktycznych umiejętności w zakresie etycznego hakowania

• Podstawy etycznego hakowania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
• Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w etycznym hakowaniu
• Narzędzia i technologie AI w etycznym hakowaniu
• Techniki rozpoznania oparte na sztucznej inteligencji
• Sztuczna inteligencja w ocenie podatności i testach penetracyjnych
• Uczenie maszynowe na potrzeby analizy zagrożeń
• Analiza behawioralna i wykrywanie anomalii w hakowaniu systemów
• Systemy reagowania na incydenty oparte na sztucznej inteligencji
• Sztuczna inteligencja w zarządzaniu tożsamością i dostępem (IAM)
• Zabezpieczanie systemów AI
• Etyka w sztucznej inteligencji i cyberbezpieczeństwie
• Kluczowy projekt

Te wymagania wstępne są zalecane, ale nie obowiązkowe:

• Znajomość języków takich jak Python, Java lub C++ do automatyzacji i tworzenia skryptów.
• Zrozumienie koncepcji sieciowych, w tym protokołów, podsieci, zapór ogniowych i routingu.
• Biegła znajomość środowisk Windows i Linux.
• Znajomość podstawowych zasad cyberbezpieczeństwa, takich jak szyfrowanie, uwierzytelnianie, kontrola dostępu i protokoły bezpieczeństwa.
• Awareness podstawowych koncepcji uczenia maszynowego, algorytmów i podstawowej implementacji.
• Znajomość protokołów sieciowych (HTTP/HTTPS) i działania serwerów sieciowych.