AI+ Ethical Hacker™

Preis
Netto: 1.985,00 €
MwSt.: 377,15 €

Dauer
5 Tage

Unternehmen und Arbeitsuchende:
dieser Kurs ist zu 100 % förderbar!

Standort

Kurssprache
Deutsch

Trainingslösung
WalkIn^®

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Innovative Sicherheitskonzepte treffen auf neueste KI-Impulse und schaffen einen klaren Weg zu mehr digitaler Souveränität. Die Kombination aus Cybersecurity und künstlicher Intelligenz vermittelt ein zukunftsfähiges Verständnis für dynamische Schutzstrategien und smarte Angriffsszenarien.

Zentrale Themen

KI-gestützte Risikoanalyse und Schwachstellenbewertung.
Automatisierte Abwehrmechanismen und moderne Defense-Techniken.
Analyse von Angriffsmustern mithilfe intelligenter Tools.
Strategische Bewertung digitaler Bedrohungen.
Einsatz generativer KI für Security-Simulationen.

Voraussetzung
Grundverständnis für IT-Sicherheit sowie Offenheit für KI-gestützte Arbeitsweisen.

Zielgruppe
Personen aus IT, Security, Technik oder Beratung, die ihr Praxiswissen um moderne KI-Methoden erweitern möchten.

Ein zukunftsorientierter Weg, um Security-Kompetenz mit intelligenten Technologien zu verbinden und digitale Schutzkonzepte nachhaltig weiterzuentwickeln.

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Kursinhalte

Grundlagen des ethischen Hackings mit künstlicher Intelligenz (KI)

Einführung in das ethische Hacking
Methodik des ethischen Hackings
Rechtliche und regulatorische Rahmenbedingungen
Arten von Hackern und ihre Motive
Techniken zur Informationsbeschaffung
Footprinting und Aufklärung
Scannen von Netzwerken
Enumerationstechniken

Einführung in KI im Bereich Ethical Hacking

KI im Bereich Ethical Hacking
Grundlagen der KI
Überblick über KI-Technologien
Maschinelles Lernen in der Cybersicherheit
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für die Cybersicherheit
Deep Learning für die Erkennung von Bedrohungen
Adversarial Machine Learning in der Cybersicherheit
KI-gesteuerte Threat-Intelligence-Plattformen
Automatisierung der Cybersicherheit mit KI

KI-Tools und -Technologien im Bereich Ethical Hacking

KI-basierte Tools zur Erkennung von Bedrohungen
Machine-Learning-Frameworks für Ethical Hacking
KI-gestützte Penetrationstest-Tools
Verhaltensanalyse-Tools zur Erkennung von Anomalien
KI-gestützte Netzwerksicherheitslösungen
Automatisierte Schwachstellenscanner
KI in Webanwendungen
KI zur Erkennung und Analyse von Malware
Kognitive Sicherheitstools

KI-gestützte Aufklärungstechniken

Einführung in die Aufklärung beim ethischen Hacking
Traditionelle vs. KI-gestützte Aufklärung
Automatisierte OS-Fingerabdruckerkennung mit KI
KI-gestützte Port-Scanning-Techniken
Maschinelles Lernen für die Netzwerkkartierung
KI-gestützte Social-Engineering-Aufklärung
Maschinelles Lernen in OSINT
KI-gestützte DNS-Enumeration und KI-gestützte Zielprofilierung

KI in der Schwachstellenanalyse und für Penetrationstests

Automatisiertes Scannen von Schwachstellen mit KI
KI-gestützte Penetrationstest-Tools
Maschinelles Lernen für Exploit-Techniken
Dynamische Anwendungssicherheitstests (DAST) mit KI
KI-gesteuerte Fuzz-Tests
Adversarial Machine Learning in Penetrationstests
Automatisierte Berichterstellung mit KI
KI-basierte Bedrohungsmodellierung
Herausforderungen und ethische Überlegungen bei KI-gesteuerten Penetrationstests

Maschinelles Lernen für die Bedrohungsanalyse

Überwachtes Lernen für die Bedrohungserkennung
Unüberwachtes Lernen für die Anomalieerkennung
Verstärkendes Lernen für adaptive Sicherheitsmaßnahmen
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für Bedrohungsinformationen
Verhaltensanalyse mithilfe von maschinellem Lernen
Ensemble-Lernen für eine verbesserte Bedrohungsvorhersage
Feature Engineering in der Bedrohungsanalyse
Maschinelles Lernen in der Endpunktsicherheit
Erklärbare KI in der Bedrohungsanalyse

Verhaltensanalyse und Anomalieerkennung für System-Hacking

Verhaltensbiometrie für die Benutzerauthentifizierung
Maschinelle Lernmodelle für die Analyse des Benutzerverhaltens
Verhaltensanalyse des Netzwerkverkehrs
Verhaltensüberwachung von Endpunkten
Zeitreihenanalyse zur Anomalieerkennung
Heuristische Ansätze zur Anomalieerkennung
KI-gesteuerte Bedrohungssuche
Analyse des Benutzer- und Entitätsverhaltens (UEBA)
Herausforderungen und Überlegungen bei der Verhaltensanalyse

KI-gestützte Systeme zur Reaktion auf Vorfälle

Automatisierte Bedrohungsbewertung mithilfe von KI
Maschinelles Lernen zur Klassifizierung von Bedrohungen
Integration von Echtzeit-Bedrohungsinformationen
Prädiktive Analysen bei der Reaktion auf Vorfälle
KI-gestützte Forensik bei Vorfällen
Automatisierte Strategien zur Eindämmung und Beseitigung
Verhaltensanalyse bei der Reaktion auf Vorfälle
Kontinuierliche Verbesserung durch Feedback aus maschinellem Lernen
Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI bei der Bearbeitung von Vorfällen

KI für Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)

KI-gestützte Techniken zur Benutzerauthentifizierung
Verhaltensbiometrie für die Zugriffskontrolle
KI-basierte Anomalieerkennung in IAM
Dynamische Zugriffsrichtlinien mit maschinellem Lernen
KI-gestütztes Privileged Access Management (PAM)
Kontinuierliche Authentifizierung mithilfe von maschinellem Lernen
Automatisierte Benutzerbereitstellung und -entziehung
Risikobasierte Authentifizierung mit KI
KI in der Identitätsverwaltung und -administration (IGA)

Sicherheit von KI-Systemen

Feindselige Angriffe auf KI-Modelle
Sichere Praktiken für das Modelltraining
Datenschutz in KI-Systemen
Sichere Bereitstellung von KI-Anwendungen
Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von KI-Modellen
Robustheit und Widerstandsfähigkeit in der KI
Sichere Übertragung und gemeinsame Nutzung von KI-Modellen
Kontinuierliche Überwachung und Erkennung von Bedrohungen für KI

Ethik in KI und Cybersicherheit

Ethische Entscheidungsfindung in der Cybersicherheit
Voreingenommenheit und Fairness in KI-Algorithmen
Transparenz und Erklärbarkeit in KI-Systemen
Datenschutzbedenken in der KI-gesteuerten Cybersicherheit
Rechenschaftspflicht und Verantwortung in der KI-Sicherheit
Ethik des Austauschs von Bedrohungsinformationen
Menschenrechte und KI in der Cybersicherheit
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und ethischer Standards
Ethisches Hacking und verantwortungsvolle Offenlegung

Capstone-Projekt

Fallstudie 1: KI-gestützte Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen
Fallstudie 2: Ethisches Hacking mit KI-Integration
Fallstudie 3: KI im Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)
Fallstudie 4: Sichere Bereitstellung von KI-Systemen

Optionales Modul: KI-Agenten für ethisches Hacking

KI-Agenten verstehen
Fallstudien
Praktische Übungen mit KI-Agenten

Häufig gestellte Fragen

Was macht ein Ethical Hacker?

Ein Ethical Hacker prüft IT-Systeme auf Schwachstellen, bevor sie von Cyberkriminellen ausgenutzt werden können. Ziel ist der Schutz digitaler Infrastrukturen.

Warum ist Ethical Hacking so gefragt?

Digitale Angriffe nehmen zu. Unternehmen brauchen Profis, die Sicherheitslücken früh erkennen und beheben – bevor Schaden entsteht.

Welche Voraussetzungen braucht man für den Ethical-Hacking-Kurs?

Grundkenntnisse in Netzwerken, IT-Sicherheit oder Programmierung sind hilfreich. Technisches Verständnis und analytisches Denken sind essenziell.

Welche Tools kommen im Kurs zum Einsatz?

Genutzt werden Tools wie Metasploit, Nmap, Wireshark, Burp Suite, AI-basierte IDS/IPS-Systeme, ML-Modelle für Anomalie-Erkennung und mehr.

Was ist der Unterschied zwischen einem Hacker und einem Ethical Hacker?

Ein Hacker greift Systeme illegal an. Ein Ethical Hacker nutzt sein Wissen legal, um Systeme sicherer zu machen – mit Zustimmung und Verantwortung.

Wie hilft ein Zertifikat im Bereich Ethical Hacking bei der Karriere?

Ein anerkanntes Zertifikat bestätigt Fachwissen, steigert die Jobchancen und öffnet Türen zu spannenden Rollen in IT-Sicherheit und Pen-Testing.

In welchen Branchen werden Ethical Hacker gebraucht?

Branchenübergreifend – ob Finanzen, Gesundheitswesen, Behörden oder Industrie: Überall, wo Daten geschützt werden müssen, ist Ethical Hacking gefragt.

Welche Rolle spielt KI im Ethical Hacking?

Künstliche Intelligenz erkennt Muster, automatisiert Angriffsanalysen und hilft, neue Bedrohungen schneller zu identifizieren – effizienter als manuelle Prüfungen.