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

AI+ Ethical Hacker™ - eLearning (examen incluido)

448,00 EUR

  • 40 hours
eLearning

Entornos Digitales Seguros: Aprovechar las Tecnologías Potenciadas por IA La Certificación de Hacker Ético con IA+ prepara a los profesionales de ciberseguridad y hackers éticos para proteger el entorno digital en rápida evolución. Este programa ofrece un estudio integral de las prácticas de hacking ético combinado con tecnologías avanzadas de Inteligencia Artificial (IA), demostrando cómo la IA está transformando las estrategias de ciberseguridad ofensivas y defensivas. Los participantes explorarán los principios legales y éticos del hacking ético, dominarán técnicas esenciales y desarrollarán habilidades críticas.

Características clave

Idioma

Curso y material en inglés

Nivel

Nivel intermedio (Categoría: IA+ Técnico)

Acceso a la plataforma por 1 año

y Laboratorio Práctico Virtual incluido

40 horas de lecciones en video y multimedia

Se recomiendan 50 horas de tiempo de estudio

Material

Video, material en PDF, eBook en audio, podcasts, cuestionarios y evaluaciones.

Examen

Examen supervisado en línea con una repetición gratuita

Certificado

Certificado de finalización incluido. Válido por 1 año

Herramientas que dominarás

Acunetix, Wazuh, Shodan, OWASP ZAP

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Acerca del curso

The certification emphasizes AI-driven threat analysis, utilizing tools like Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), and Deep Learning (DL) to strengthen cybersecurity. Through a mix of theoretical learning and hands-on exercises, learners apply AI-enhanced methods to real-world scenarios. Beyond technology training, this certification equips participants for the future of cybersecurity, where AI plays a pivotal role in proactive defense and rapid response. Interactive modules and case studies help build a comprehensive skill set, enabling learners to address modern cyber threats with innovative AI solutions.


Por qué esta certificación es importante

Comprenda cómo la inteligencia artificial está redefiniendo la ciberseguridad, manteniéndolo preparado para las amenazas emergentes.

Hacker ético de IA

Resultados de aprendizaje

Al finalizar este curso, podrás:

Técnicas de Ciberseguridad Mejoradas por IA

Los aprendices adquirirán la capacidad de incorporar herramientas y tecnologías de IA en los flujos de trabajo de ciberseguridad, incluyendo tareas como hacking ético, reconocimiento, evaluaciones de vulnerabilidad, pruebas de penetración y respuesta ante incidentes.

Detección de Amenazas y Análisis de Anomalías

Los estudiantes aprenderán a aplicar algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones y comportamientos inusuales, lo que permitirá la detección proactiva y la mitigación de posibles amenazas de seguridad.

IA para la Gestión de Identidad y Acceso (IAM)

Los aprendices comprenderán cómo aprovechar la IA para fortalecer los sistemas de IAM, mejorando los procesos de autenticación y gestionando los permisos de usuario de manera más segura y dinámica.

Optimización Automatizada del Protocolo de Seguridad

Los estudiantes adquirirán habilidades para utilizar la IA con el fin de ajustar y optimizar dinámicamente los protocolos de seguridad basados en el análisis de amenazas en tiempo real, incluyendo ajustes predictivos a los cortafuegos, configuraciones y otras medidas de seguridad.

Cronograma del curso

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  1. Fundamentos del Hacking Ético Utilizando Inteligencia Artificial (IA)

    Lección 1

    • 1.1 Introduction to Ethical Hacking
    • 1.2 Metodología de Hacking Ético
    • 1.3 Marco Legal y Regulatorio
    • 1.4 Tipos de Hackers y sus Motivaciones
    • 1.5 Técnicas de Recopilación de Información
    • 1.6 Footprinting and Reconnaissance
    • 1.7 Escaneo de redes
    • 1.8 Técnicas de Enumeración

  2. Introducción a la IA en el Hacking Ético

    Lección 2

    • 2.1 IA en Hacking Ético
    • 2.2 Fundamentos de la IA
    • 2.3 Visión General de las Tecnologías de IA
    • 2.4 Aprendizaje automático en ciberseguridad
    • 2.5 Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para la Ciberseguridad
    • 2.6 Aprendizaje profundo para la detección de amenazas
    • 2.7 Aprendizaje Automático Adversario en Ciberseguridad
    • 2.8 Plataformas de Inteligencia de Amenazas Impulsadas por IA
    • 2.9 Automatización de la ciberseguridad con IA

  3. Herramientas y Tecnologías de IA en Hacking Ético

    Lección 3

    • 3.1 Herramientas de Detección de Amenazas Basadas en IA
    • 3.2 Marcos de Aprendizaje Automático para Hacking Ético
    • 3.3 Herramientas de Pruebas de Penetración Mejoradas con IA
    • 3.4 Herramientas de Análisis de Comportamiento para la Detección de Anomalías
    • 3.5 Soluciones de Seguridad de Red impulsadas por IA
    • 3.6 Escáneres Automatizados de Vulnerabilidades
    • 3.7 IA en Aplicación Web
    • 3.8 IA para la Detección y Análisis de Malware
    • 3.9 Herramientas de Seguridad Cognitiva

  4. Técnicas de reconocimiento impulsadas por IA

    Lección 4

    • 4.1 Introducción al Reconocimiento en Hacking Ético
    • 4.2 Reconocimiento tradicional vs. impulsado por IA
    • 4.3 Huellas digitales automáticas de SO con IA
    • 4.4 Técnicas de escaneo de puertos mejoradas por IA
    • 4.5 Aprendizaje automático para la cartografía de redes
    • 4.6 Reconocimiento de Ingeniería Social impulsado por IA
    • 4.7 Aprendizaje automático en OSINT
    • 4.8 Enumeración de DNS mejorada por IA y perfilado de objetivos impulsado por IA

  5. IA en la Evaluación de Vulnerabilidades y Pruebas de Penetración

    Lección 5

    • 5.1 Escaneo Automatizado de Vulnerabilidades con IA
    • 5.2 Herramientas de Pruebas de Penetración Mejoradas con IA
    • 5.3 Aprendizaje automático para técnicas de explotación
    • 5.4 Pruebas de Seguridad Dinámica de Aplicaciones (DAST) con IA
    • 5.5 Pruebas de fuzz impulsadas por IA
    • 5.6 Aprendizaje automático adversario en pruebas de penetración
    • 5.7 Generación automatizada de informes mediante IA
    • 5.8 Modelado de Amenazas Basado en IA
    • 5.9 Desafíos y consideraciones éticas en las pruebas de penetración impulsadas por IA

  6. Aprendizaje automático para el análisis de amenazas

    Lección 6

    • 6.1 Aprendizaje supervisado para la detección de amenazas
    • 6.2 Aprendizaje no supervisado para la detección de anomalías
    • 6.3 Aprendizaje por refuerzo para medidas de seguridad adaptativas
    • 6.4 Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para Inteligencia de Amenazas
    • 6.5 Análisis del comportamiento mediante el aprendizaje automático
    • 6.6 Aprendizaje de conjunto para la mejora de la predicción de amenazas
    • 6.7 Ingeniería de Características en el Análisis de Amenazas
    • 6.8 Aprendizaje automático en la seguridad de puntos finales
    • 6.9 Inteligencia Artificial Explicable en el Análisis de Amenazas

  7. Análisis de Comportamiento y Detección de Anomalías para el Hacking de Sistemas

    Lección 7

    • 7.1 Biometría de Comportamiento para Autenticación de Usuarios
    • 7.2 Modelos de Aprendizaje Automático para el Análisis del Comportamiento de Usuarios
    • 7.3 Análisis del Comportamiento del Tráfico de Red
    • 7.4 Monitoreo del Comportamiento de los Puntos de Acceso
    • 7.5 Análisis de Series Temporales para la Detección de Anomalías
    • 7.6 Enfoques heurísticos para la detección de anomalías
    • 7.7 Búsqueda de Amenazas Impulsada por IA
    • 7.8 Análisis de Comportamiento de Usuarios y Entidades (UEBA)
    • 7.9 Desafíos y consideraciones en el análisis conductual

  8. Sistemas de Respuesta a Incidentes Habilitados por IA

    Lección 8

    • 8.1 Evaluación Automatizada de Amenazas utilizando IA
    • 8.2 Aprendizaje automático para la clasificación de amenazas
    • 8.3 Integración de Inteligencia de Amenazas en Tiempo Real
    • 8.4 Análisis predictivo en la respuesta a incidentes
    • 8.5 Análisis Forense de Incidentes Impulsado por IA
    • 8.6 Estrategias Automatizadas de Contención y Erradicación
    • 8.7 Análisis de Comportamiento en Respuesta a Incidentes
    • 8.8 Mejora continua a través de la retroalimentación del aprendizaje automático
    • 8.9 Colaboración Humano-IA en el Manejo de Incidentes

  9. IA para la Gestión de Identidad y Acceso (IAM)

    Lección 9

    • 9.1 Técnicas de autenticación de usuarios impulsadas por IA
    • 9.2 Biometría de Comportamiento para el Control de Acceso
    • 9.3 Detección de Anomalías Basada en IA en IAM
    • 9.4 Políticas de Acceso Dinámico con Aprendizaje Automático
    • 9.5 Gestión de Acceso Privilegiado Mejorada por IA (PAM)
    • 9.6 Autenticación Continua mediante el uso de Aprendizaje Automático
    • 9.7 Automatización de la provisión y desactivación de usuarios
    • 9.8 Autenticación basada en riesgos con IA
    • 9.9 IA en la Gobernanza de Identidad y Administración (IGA)

  10. Asegurando sistemas de IA

    Lección 10

    • 10.1 Ataques Adversarios en Modelos de IA
    • 10.2 Prácticas Seguras de Entrenamiento de Modelos
    • 10.3 Privacidad de Datos en Sistemas de IA
    • 10.4 Despliegue seguro de aplicaciones de IA
    • 10.5 Explicabilidad e Interpretabilidad del Modelo de IA
    • 10.6 Robustez y Resiliencia en IA
    • 10.7 Transferencia y compartición seguras de modelos de IA
    • 10.8 Monitoreo Continuo y Detección de Amenazas para la IA

  11. Ética en IA y Ciberseguridad

    Lección 11

    • 11.1 Toma de decisiones éticas en la ciberseguridad
    • 11.2 Sesgo y Equidad en los Algoritmos de IA
    • 11.3 Transparencia y Explicabilidad en Sistemas de IA
    • 11.4 Preocupaciones sobre la privacidad en la ciberseguridad impulsada por IA
    • 11.5 Accountability and Responsibility in AI Security
    • 11.6 Ethics of Threat Intelligence Sharing
    • 11.7 Human Rights and AI in Cybersecurity
    • 11.8 Regulatory Compliance and Ethical Standards
    • 11.9 Ethical Hacking and Responsible Disclosure

  12. Capstone Project

    Lesson 12

    • 12.1 Case Study 1: AI-Enhanced Threat Detection and Response
    • 12.2 Case Study 2: Ethical Hacking with AI Integration
    • 12.3 Case Study 3: AI in Identity and Access Management (IAM)
    • 12.4 Case Study 4: Secure Deployment of AI Systems

  13. AI Agents for Ethical Hacking

    Optional Module

    • 1. Understanding AI Agents
    • 2. Case Studies
    • 3. Hands-On Practice with AI Agents

Industry Growth

Rising Demand for AI Ethical Hackers

  • With AI becoming deeply embedded in vital industries, the need for ethical hackers skilled in AI security is growing rapidly.
  • Cyberattacks against AI-driven systems are evolving fast, creating an urgent demand for specialists who can safeguard these technologies.
  • Emerging focus areas include AI-based penetration testing, defending against adversarial AI attacks, preventing AI-related fraud, and enhancing AI-powered security monitoring.
  • As AI advancements outpace security expertise, professionals in AI Ethical Hacking are positioned as highly sought-after experts in the cybersecurity field.
AI ethical hacker

Who Should Enroll in this Program?

Cybersecurity Professionals: Individuals seeking to strengthen their expertise in proactive defense and AI-enhanced threat detection.

Ethical Hackers: Those aiming to master advanced hacking techniques and stay ahead of emerging cyber threats.

Technology Leaders and Decision Makers: Executives and managers wanting to understand how AI and ethical hacking can safeguard their organizations.

Aspiring Students: Learners pursuing a career in cybersecurity, gaining foundational knowledge and hands-on skills in ethical hacking.

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More Details

Prerequisites

  • Programming Skills: Familiarity with languages such as Python, Java, or C++ for automation and scripting.
  • Networking Knowledge: Understanding of protocols, subnetting, firewalls, and routing concepts.
  • Operating Systems: Proficiency with Windows and Linux environments.
  • Cybersecurity Fundamentals: Basic knowledge of encryption, authentication, access control, and security protocols.
  • Machine Learning Basics: Understanding of core machine learning concepts, algorithms, and implementations.
  • Web Technologies: Familiarity with web protocols (HTTP/HTTPS) and web server fundamentals.
  • Certification Note: No mandatory prerequisites — certification is granted based solely on exam performance.

Exam Details

  • Duration: 90 minutes
  • Passing :70% (35/50)
  • Format: 50 multiple-choice/multiple-response questions
  • Delivery Method: Online via proctored exam platform (flexible scheduling)
  • Language: English

Licensing and accreditation

This course is offered by AVC according to Partner Program Agreement and complies with the License Agreement requirements.

Equity Policy

AVC does not provide accommodations due to a disability or medical condition of any students. Candidates are encouraged to reach out to AVC for guidance and support throughout the accommodation process.


Frequently Asked Questions

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