AI+ Hacker ético
AT-220
Protect Digital Landscapes: Harness AI-Enhanced TechnologiesLa certificación AI+ Ethical HackerTM profundiza en la intersección de la ciberseguridad y la inteligencia artificial, una coyuntura fundamental en nuestra era de rápido progreso tecnológico. Adaptado para los hackers éticos y expertos en ciberseguridad, ofrece una visión integral del impacto transformador de AI en las estrategias digitales de ofensiva y defensa. A diferencia de los cursos convencionales de piratería ética, este programa aprovecha el poder de AI para mejorar los enfoques de ciberseguridad. Sirve para los entusiastas tecnológicos deseosos de dominar la fusión de métodos de IA de vanguardia con prácticas éticas de piratería en medio del panorama digital en rápida evolución. El plan de estudios abarca cuatro esferas clave, desde los objetivos del curso y los requisitos previos a las funciones de trabajo previstas y las últimas tecnologías de inteligencia artificial en la piratería ética.
Duración de la certificación: 40 horas (5 días)
Ingrese ahora Exámen de compra Comprar Curso Instructor-Led Sistema de certificación
Por qué esta certificación importa
Manténgase a la cabeza de los avances tecnológicos:
Aprenda cómo AI está transformando la ciberseguridad, lo que le permite permanecer en la vanguardia de las amenazas en evolución.
Bridge the Gap Between AI and Cybersecurity:
Gain expertise in combination AI techniques with ethics hacking to improve digital defense strategies.
Boost Career Oportunidades:
Esta certificación le prepara para papeles de alta demanda en la intersección de AI y ciberseguridad.
Enfoque práctico:
Aprenda aplicaciones prácticas de métodos de seguridad impulsados por AI, asegurando que esté equipado para enfrentar amenazas cibernéticas en el mundo real.
Future-Proof Your Skills:
El hackeo ético impulsado por Master AI, posicionarse como un experto en un panorama digital que avanza rápidamente.
Prerrequisitos
- Proficiencia de programación: Conocimiento de Python, Java, C++, etc para automatización y scripting.
- Fundamentos de red: Comprensión de protocolos de red, subnetting, firewalls y routing.
- Conocimiento de Sistemas Operativos: Competencia en el uso de sistemas operativos Windows y Linux.
- Ciberseguridad Basics: Familiaridad con conceptos fundamentales de ciberseguridad, incluyendo encriptación, autenticación, controles de acceso y protocolos de seguridad.
- Básicos de aprendizaje automático: Comprensión de conceptos de aprendizaje automático, algoritmos y aplicación básica.
- Tecnologías web: Comprensión de las tecnologías web, incluidos los protocolos HTTP/HTTPS y los servidores web.
- No hay requisitos obligatorios para la certificación. La certificación se basa únicamente en el rendimiento del examen. Sin embargo, los candidatos pueden optar por prepararse a través de la formación autónoma o opcional ofrecida por AI CERTS Authorized Training Partners (ATPs).
Políticas de examen " integridad "
Antes de su examen, debe aceptar los CERT AI® Acuerdo de Candidato. Garantiza la imparcialidad, transparencia y certificación imparcial para todos los candidatos.
Ver Manual del candidatoPor favor reviselo con antelación para entender nuestros estándares de examen y sus responsabilidades.
Módulos
12
Examen
1
50 MCQs
90 minutos
Resultado de paso
70% (35/50)
Recertification requirements
AI CERTs requiere recertificación cada año para mantener su certificación válida. Las notificaciones se enviarán tres meses antes de la fecha prevista, y los candidatos deben seguir los pasos del manual del candidato para completar el proceso.
¿Necesita ayuda? Si tiene alguna pregunta o necesita ayuda con recertificación, por favor contacte con nuestro equipo de apoyo en support@aicerts.ai
Módulos de certificación
- Curso Introducción
- 1.1 Introducción a la piratería ética
- 1.2 Metodología de Hacking ético
- 1.3 Marco jurídico y reglamentario
- 1.4 Tipos de Hacker y Motivaciones
- 1.5 Técnicas de reunión de información
- 1.6 Huella y Reconocimiento
- 1.7 Redes de escaneado
- 1.8 Técnicas de enumeración
- 2.1 AI en Hacking ético
- 2.2 Fundamentos de la AI
- 2.3 AI Technologies Sinopsis
- 2.4 Machine Learning in Cybersecurity
- 2.5 Procesamiento del lenguaje natural (NLP) para la ciberseguridad
- 2.6 Deep Learning for Threat Detection
- 2.7 Adversarial Machine Learning in Cybersecurity
- 2.8 Plataformas de inteligencia de amenazas impulsadas por AI
- 2.9 Automatización de seguridad cibernética con AI
- 3.1 Herramientas de detección de amenazas basadas en la inteligencia artificial
- 3.2 Marco de aprendizaje automático para la piratería ética
- 3.3 Herramientas de prueba de penetración mejorada por AI
- 3.4 Herramientas de análisis conductual para detección de anomalías
- 3.5 Soluciones de seguridad de red impulsadas por AI
- 3.6 Escáneres de vulnerabilidad automatizados
- 3.7 AI en la aplicación web
- 3.8 AI para detección y análisis de malware
- 3.9 Herramientas de seguridad cognitiva
- 4.1 Introducción al reconocimiento en la piratería ética
- 4.2 Reconocimiento tradicional vs. AI-Driven
- 4.3 Ejecución automática del sistema operativo con AI
- 4.4 Técnicas de exploración de puertos mejoradas
- 4.5 Machine Learning for Network Mapping
- 4.6 Reconocimiento de Ingeniería Social por IA
- 4.7 Machine Learning in OSINT
- 4.8 Aumento de la capacidad del DNS mejorada por AI
- 5.1 Escáner de vulnerabilidad automatizada con AI
- 5.2 Herramientas de prueba de penetración mejorada por AI
- 5.3 Machine Learning for Exploitation Techniques
- 5.4 Pruebas de seguridad de aplicaciones dinámicas (DAST) con AI
- 5.5 Pruebas de Fuzz con impacto AI
- 5.6 Adversarial Machine Learning in Penetration Testing
- 5.7 Generación de informes automatizada usando AI
- Modelo de amenaza basada en la inteligencia artificial
- 5.9 Retos y Consideraciones éticas en los ensayos de penetración por vía aérea
- 6.1 Aprendizaje supervisado para detección de amenazas
- 6.2 Aprendizaje no supervisado para detección de anomalías
- 6.3 Reinforcement Learning for Adaptive Security Measures
- 6.4 Procesamiento de Lenguas Naturales (NLP) para Inteligencia de Amenaza
- 6.5 Análisis conductual usando el aprendizaje automático
- 6.6 Ensemble Learning for Improved Threat Prediction
- 6.7 Ingeniería de valores en análisis de amenazas
- 6.8 Machine Learning in Endpoint Security
- 6.9 Explicable AI en Análisis de Amenazas
- 7.1 Biometría conductual para la autenticación del usuario
- 7.2 Modelos de aprendizaje automático para el análisis del comportamiento del usuario
- 7.3 Análisis conductual de tráfico de red
- 7.4 Vigilancia de la conducta
- 7.5 Análisis de la serie de tiempo para la detección de anomalías
- 7.6 Enfoques heurísticos de detección de anomalías
- 7.7 Caza de amenazas impulsadas por AI
- 7.8 Análisis de Comportamiento de Usuarios y Entidades (UEBA)
- 7.9 Desafíos y consideraciones en el análisis conductual
- 8.1 Prueba de amenaza automatizada utilizando AI
- 8.2 Machine Learning for Threat Classification
- 8.3 Integración de Inteligencia de Amenazas en tiempo real
- 8.4 Análisis predictivo en respuesta de incidentes
- 8,5 AI-Driven Incident Forensics
- 8.6 Estrategias de Contención y Erradicación Automatizadas
- 8.7 Análisis conductual en respuesta de incidentes
- 8.8 Mejora continua mediante el aprendizaje automático
- 8.9 Colaboración de Human-AI en el manejo de incidentes
- 9.1 Técnicas de autenticación de usuarios con IA
- 9.2 Biometría conductual para el control de acceso
- 9.3 Detección de anomalías con base en AI en IAM
- 9.4 Políticas de acceso dinámico con aprendizaje automático
- 9.5 Gestión de Acceso Privilegiado Mejorada por AI (PAM)
- 9.6 Autenticación continua utilizando el aprendizaje automático
- 9.7 Provisión y Provisión de Usuarios Automatizados
- 9.8 Autenticación basada en el riesgo con AI
- 9.9 AI en gobernanza y administración de la identidad
- 10.1 Ataques adversarios a los modelos AI
- 10.2 Prácticas de formación de modelos seguros
- 10.3 Privacidad de datos en sistemas AI
- 10.4 Despliegue seguro de aplicaciones de IA
- 10.5 Explicabilidad e interpretación del modelo AI
- 10.6 Robustness and Resilience in AI
- 10.7 Transferencia segura y distribución de modelos de IA
- 10.8 Vigilancia continua y detección de amenazas para la IA
- 11.1 Toma de decisiones éticas en seguridad cibernética
- 11.2 Bias and Fairness in AI Algorithms
- 11.3 Transparencia y Explicabilidad en Sistemas AI
- 11.4 Preocupaciones de privacidad en la ciberseguridad transmitida por AI
- 11.5 Rendición de cuentas y responsabilidad en la seguridad de la AI
- 11.6 Ética del intercambio de información sobre amenazas
- 11.7 Derechos humanos e inteligencia artificial en seguridad cibernética
- 11.8 Cumplimiento normativo y normas éticas
- 11.9 Hacking ético y divulgación responsable
- 12.1 Estudio de caso 1: detección y respuesta mejorada de amenazas
- 12.2 Estudio de caso 2: Hacking ético con integración de AI
- 12.3 Estudio de caso 3: AI en gestión de identidad y acceso (IAM)
- 12.4 Estudio de casos 4: Despliegue seguro de sistemas de inteligencia artificial
- 1. Comprender a los agentes de inteligencia artificial
- 2. Estudios de casos
- 3. Hands-On Practice with AI Agents
Herramientas
Acunetix
Wazuh
Shodan
OWASP ZAP
Objetivos de examen
Técnicas de ciberseguridad integradas por AI
Los estudiantes desarrollarán la capacidad de integrar herramientas y tecnologías de inteligencia artificial en las prácticas de ciberseguridad. Esto incluye el uso de AI para tareas éticas de piratería como reconocimiento, evaluaciones de vulnerabilidad, pruebas de penetración y respuesta a incidentes.
Análisis de amenazas y detección de anomalías
Los estudiantes desarrollarán habilidades en aplicar algoritmos de aprendizaje automático para detectar patrones y comportamientos inusuales que pueden indicar amenazas potenciales de seguridad. Esta capacidad es esencial para identificar y mitigar de forma proactiva los riesgos antes de que se intensifiquen.
AI for Identity and Access Management (IAM)
Los estudiantes comprenderán cómo aplicar la IAM para mejorar los sistemas de IAM, cruciales para mantener el acceso seguro a los recursos dentro de una organización. Esto implica el uso de AI para mejorar los procesos de autenticación y gestionar los permisos de usuario de forma más dinámica y segura.
Optimización del Protocolo de Seguridad Automatizada
Los estudiantes estarán equipados para utilizar AI para ajustar y optimizar dinámicamente protocolos de seguridad basados en análisis de datos en tiempo real y evaluación de amenazas. Los aprendices explorarán cómo los algoritmos de IA pueden predecir y responder a posibles brechas de seguridad al ajustar automáticamente reglas de cortafuegos, configuraciones de seguridad y otras medidas de protección.
Oportunidades profesionales Post-Certification
Salas medianas
$113,151
Con habilidades de inteligencia artificial
$146,430
% Diferencia
29
Cybersecurity Analyst
Analiza las amenazas cibernéticas utilizando herramientas de IA, monitoriza los sistemas de seguridad y recomienda soluciones para mejorar la seguridad de la red.
Penetration Tester
Utiliza AI para identificar y explotar vulnerabilidades en sistemas, garantizando robustez contra posibles ciberataques.
Security Researcher
Investiga soluciones de seguridad impulsadas por AI, explora amenazas emergentes y desarrolla mecanismos innovadores de defensa de la ciberseguridad.
Vulnerability Assessment Specialist
Se especializa en evaluaciones impulsadas por AI para identificar, analizar y priorizar vulnerabilidades de seguridad en infraestructuras tecnológicas.
AI Ethical Hacking Career Advancement – Build AI-Resilient Cybersecurity
Demanda de mercado para los hackers éticos AI
- A medida que las tecnologías de IA se integran en industrias críticas, los hackers éticos competentes en seguridad de IA tienen una alta demanda.
- Las amenazas cibernéticas contra aplicaciones impulsadas por AI están evolucionando rápidamente, lo que hace que los especialistas en ciberseguridad de AI sean esenciales para las organizaciones.
- Principales áreas de crecimiento: Pruebas de penetración impulsadas por IA, ataques contrapuestas modelo IA, prevención del fraude AI y monitoreo de seguridad impulsado por IA.
- La brecha entre la innovación de AI y la experiencia de seguridad está en aumento, posicionando a los hackers éticos AI como una trayectoria profesional de alto valor.
Soluciones inteligentes para las credenciales impulsadas por AI
Certificaciones seguras, resistentes al amortiguador con tecnología de blockchain e integración Al. Verificación instantánea y diseños personalizados para su marca.
Pruebas mejoradas para evaluaciones fiables con controles de integridad automatizados y monitoreo en vivo. Potenciar el futuro de las certificaciones con Al y blockchain.
Trusted Linked En opiniones publicadas por Nuestros alumnos
Sheikh Raashid Javid
ITF+, A+, N+, Cloud+, Security+, CYSA+, Pentest+, CND, CSA, CEH, ECSA, ECIH, CHFI, CTIA, EDRP, ECES, ECSS, AZ-900, AZ-104, CSX, CCIO, ISO 27001, SC-900¡Prometido para compartir que ahora estoy certificado oficialmente en AI+ Ethical Hacker por AI Certs! NetCom Learning AI CERTs® Russell Sarder Este viaje de certificación ha sido intenso y gratificante. Para llegar aquí, completé: 12 módulos detallados usando documentación oficial de curso Un examen para cada módulo para probar mi comprensión Conferencias de vídeo detalladas que trajeron el contexto del mundo real al contenido Laboratorios prácticos que ayudaron a solidificar mis habilidades prácticas Un proyecto de capstone completo Y finalmente, el examen de certificación! Este viaje no sólo profundizó mi comprensión de la piratería ética, sino que también me dio una perspectiva única sobre la intersección de la IA y la ciberseguridad. Esperando aplicar estas ideas y habilidades en escenarios del mundo real. ¡Al siguiente desafío! hashtag#AI Certs hashtag#Ethical Hacking hashtag# AI hashtag#CyberSecurity hashtag#LearningJourney hashtag#AIplusEthicalHacker hashtag#Certification hashtag#netcom
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CertificadoPreguntas frecuentes
Los participantes obtienen información completa sobre el papel de AI en la ciberseguridad, aprendiendo técnicas avanzadas que son esenciales en prácticas éticas modernas de piratería. La certificación equipa a los estudiantes con habilidades de vanguardia altamente valoradas en la industria de la ciberseguridad.
Esta certificación es ideal para aspirantes a hackers éticos y profesionales de la ciberseguridad que quieren integrar las tecnologías de IA en su conjunto de habilidades. Se adapta a los entusiastas tecnológicos que buscan mantenerse por delante en el panorama digital que evoluciona rápidamente.
Los participantes obtendrán experiencia práctica en el uso de la IA para mejorar las técnicas éticas de piratería. Las habilidades incluyen reconocimiento impulsado por IA, evaluación de la vulnerabilidad, pruebas de penetración, análisis de amenazas, respuesta a incidentes y gestión de identidad y acceso. Además, los participantes aprenderán a asegurar sistemas de IA y abordar consideraciones éticas en IA y ciberseguridad.
Se recomienda el conocimiento básico de los principios de seguridad cibernética y la familiaridad con los idiomas de programación como Python. Experiencia previa en piratería ética o AI es ventajosa pero no obligatoria
A diferencia de los cursos tradicionales, esta certificación integra las tecnologías de inteligencia artificial en prácticas éticas de piratería. Se centra en aprovechar las capacidades de AI para mejorar las medidas de ciberseguridad, proporcionando un enfoque orientado hacia el futuro a la defensa digital.
