Cyber Security vs. Kunstmatige Intelligentie: Welke carrière te kiezen in 2023?

Reading Time: ( Word Count: )

May 12, 2023
Nextdoorsec-course

Nu de technologie zich in een ongekend tempo ontwikkelt, zijn twee gebieden naar voren gekomen als enkele van de meest veelbelovende carrièrepaden voor werkzoekenden: Cyberbeveiliging en Kunstmatige Intelligentie (AI). Hoewel in beide sectoren met technologie wordt gewerkt, zijn er grote verschillen in de vereiste vaardigheden, kennis en opleiding. Dit artikel verkent cyberbeveiliging vs. kunstmatige intelligentie en helpt u beslissen welk carrièrepad bij u past.

Cyberveiligheid versus kunstmatige intelligentie

Voor een loopbaan in de technologische industrie zijn cyberbeveiliging en kunstmatige intelligentie (AI) twee populaire opties. Veel vragen komen bij mensen op, zoals: Wat is beter om cyberveiligheid of kunstmatige intelligentie te leren? Wat meer loont is cyber security of data science AI.

Beide gebieden bieden unieke mogelijkheden voor professionals met sterke technische vaardigheden, maar ze verschillen in functieverantwoordelijkheden, vereiste opleiding en training, en verdienpotentieel.

Zie ook: Cyber Security vs. Informatietechnologie: Een uitgebreide vergelijking

Salarisvergelijking

Cyberveiligheid versus kunstmatige intelligentie

Wat het verdienpotentieel betreft, bieden AI-carrières over het algemeen hogere salarissen dan cyberbeveiligingscarrières. Volgens het Bureau of Labor bedroeg het mediane salaris per jaar voor computer- en informatieonderzoekswetenschappers, waaronder AI-professionals vallen, in mei 2021 $131.490.

Daarentegen bedroeg het mediane jaarsalaris voor informatiebeveiligingsanalisten, waaronder ook cyberbeveiligingsprofessionals vallen, in mei 2021 $102.600. Het is echter essentieel op te merken dat het salaris sterk kan variëren afhankelijk van het specifieke carrièrepad, het ervaringsniveau en de geografische locatie.

Job vooruitzichten

Zowel naar cyberbeveiliging als naar AI is veel vraag en de vooruitzichten op een baan zijn positief. Volgens (ISC)2 zal de werkgelegenheid voor informatiebeveiligingsanalisten van 2019 tot 2029 naar verwachting met 31% groeien, veel sneller dan het gemiddelde voor alle beroepen.

De arbeidseconomie zal aanzienlijk worden beïnvloed door de snelle expansie van AI. Tegen 2025 zal AI naar verwachting 97 miljoen nieuwe banen creëren en 85 miljoen banen doen verdwijnen.

Opleidingseisen

Voor de meeste AI-carrières is ten minste een masterdiploma in computerwetenschappen of AI vereist, maar voor sommige startersfuncties is alleen een bachelordiploma nodig. Voor een loopbaan op het gebied van cyberbeveiliging is doorgaans ook een doctoraal of masterdiploma nodig op een vergelijkbaar gebied, zoals informatica, informatietechnologie of cyberbeveiliging. Op beide gebieden kunnen certificeringen en gespecialiseerde opleidingen echter ook waardevol zijn.

Technische vaardigheden

Bij cyberbeveiliging zijn technische vaardigheden zoals kennis van firewalls, inbraakdetectiesystemen en dreigingsanalyse essentieel. AI-professionals daarentegen vereisen technische vaardigheden in machinaal leren, natuurlijke taalverwerking en gegevensanalyse. Beide vakgebieden vereisen echter een goede kennis van de programmeertalen Python, Java en C++.

Zachte vaardigheden

Naast technische vaardigheden vereisen cyberbeveiliging en AI-professionals sterke zachte vaardigheden zoals communicatie, probleemoplossing en kritisch denken. Cyberbeveiligingsprofessionals moeten complexe technische informatie overbrengen aan niet-technische belanghebbenden, terwijl AI-professionals problemen moeten identificeren en oplossingen moeten creëren met behulp van gegevensgestuurde benaderingen.

Certificaten en opleiding

Op beide gebieden kunnen certificeringen volgens de industrienormen waardevol zijn om carrière te maken en aantonen dat men op specifieke gebieden bekwaam is. Voor cyberbeveiliging zijn de standaardcertificaten CompTIA Security+, Certified Information Systems Security Professional (CISSP) en Certified Information Security Manager (CISM). Bij AI kunnen certificeringen in machine learning frameworks zoals TensorFlow, Keras en PyTorch waardevol zijn.

Cyberveiligheid Carrières

Cyberveiligheid versus kunstmatige intelligentie

Er zijn verschillende cyber security carrières beschikbaar, waaronder:

  • Cyber security Analyst: verantwoordelijk voor het identificeren en analyseren van veiligheidsbedreigingen en kwetsbaarheden.
  • Cyber security Engineer: verantwoordelijk voor het ontwerpen, implementeren en onderhouden van cyber security systemen en oplossingen.
  • Cyber Security Consultant: geeft cyber security advies en begeleiding aan bedrijven en organisaties
  • Cyber security manager: verantwoordelijk voor het toezicht op cyber security operaties en personeel

AI-carrières

Er zijn verschillende AI-loopbanen beschikbaar, waaronder:

  • Machine Learning Engineer: verantwoordelijk voor het ontwikkelen en implementeren van machine learning algoritmes en modellen.
  • Data Scientist: verantwoordelijk voor het analyseren en interpreteren van grote hoeveelheden gegevens om inzichten te verkrijgen en voorspellingen te doen.
  • AI Research Scientist: verantwoordelijk voor onderzoek op het gebied van AI en de ontwikkeling van nieuwe AI-modellen en -technieken.
  • Robotics Engineer: verantwoordelijk voor het ontwerpen en ontwikkelen van intelligente robots en automatiseringssystemen.

Rol van kunstmatige intelligentie in cyberveiligheid

Kunstmatige intelligentie (AI) en cyberveiligheid zijn niet hetzelfde, maar kunstmatige intelligentie heeft op verschillende manieren invloed op cyberveiligheid. Kunstmatige intelligentie (AI) in cyberbeveiliging en cyberdefensie wordt steeds belangrijker naarmate cyberaanvallen zich ontwikkelen en geavanceerder worden.

De rol van AI in cyberbeveiliging is het analyseren van grote hoeveelheden informatie, het opsporen van patronen en anomalieën en het in realtime opsporen van mogelijke bedreigingen. AI kan veel beveiligingstaken automatiseren, zoals inbraakdetectie, opsporing van bedreigingen en reactie op incidenten.

Zoals Machine learning (ML) is een subset van kunstmatige intelligentie (AI) die in toenemende mate wordt gebruikt bij cyberbeveiliging om de opsporing en preventie van cyberdreigingen te verbeteren.

Cyberveiligheid versus kunstmatige intelligentie

Het kan ook nuttig zijn om menselijke analisten te versterken door inzichten en aanbevelingen te verstrekken op basis van hun gegevensanalyse. Een van de belangrijkste voordelen van AI in cybersecurity is het snel en nauwkeurig analyseren van enorme hoeveelheden informatie.

Hoewel AI een steeds belangrijker instrument wordt voor cyberbeveiligingsprofessionals om cyberdreigingen op te sporen en te voorkomen, is er nog steeds menselijke tussenkomst nodig om beveiligingssystemen te beheren en te onderhouden. AI (Artificial Intelligence) zal cyberveiligheid dus niet volledig overnemen.

Conclusie

Zowel cyberbeveiliging als kunstmatige intelligentie bieden geweldige mogelijkheden voor wie op zoek is naar uitdagende en lonende beroepen. Hoewel er verschillen zijn in de vooruitzichten op werk, salaris en opleidingseisen, is passie voor het werk en een toewijding aan levenslang leren cruciaal in beide vakgebieden. Overweeg mogelijkheden bij NextDoorSec, een toonaangevend cyberbeveiligingsbedrijf, als je geïnteresseerd bent in een carrière in cyberbeveiliging.

Saher Mahmood

Saher Mahmood

Author

Saher is a cybersecurity researcher with a passion for innovative technology and AI. She explores the intersection of AI and cybersecurity to stay ahead of evolving threats.

Other interesting articles

Automated vs Manual Penetration Testing

Automated vs Manual Penetration Testing

Pentesting is largely divided into two methodologies: Automated vs Manual Penetration Testing. Both have ...
8 Steps in Penetration Testing You Should Know

8 Steps in Penetration Testing You Should Know

Mastering the art of penetration testing has become a critical ability for security experts to combat cyber ...
Spear Phishing vs Whaling: What is the Difference

Spear Phishing vs Whaling: What is the Difference

Spear phishing is a particularly devious type of phishing assault in which the individual targeted plays a ...
How Often Should Penetration Testing Be Done

How Often Should Penetration Testing Be Done

Penetration testing is a crucial technique that involves simulating a cyberattack on networks, computer systems, ...
0 Comments

Submit a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *