AI+ Security Level 1™

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

Dauer
5 Tage

Unternehmen und Arbeitsuchende:
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Standort

Kurssprache
Deutsch

Trainingslösung
WalkIn^®

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Neue Sicherheitsstandards prägen den digitalen Alltag und KI setzt dabei den Takt. Diese Weiterbildung vermittelt modernes Verständnis für smarte Schutzmechanismen und zeigt, wie innovative Technologien Risiken früher sichtbar machen.

Zentrale Themen

KI-basierte Risikoanalyse und Automatisierung.
Moderne Cyber-Threat-Trends und Abwehrstrategien.
Grundlagen sicherer Systemarchitekturen.
Einsatz intelligenter Detection-Modelle.
Zukunftsorientierte Sicherheitsmethoden mit AI-Tools.

Voraussetzung
Grundkenntnisse im Umgang mit digitalen Systemen sowie Interesse an sicherheitsrelevanten Technologien.

Zielgruppe
Personen aus technischen und organisatorischen Bereichen, die KI-gestützte Sicherheit verstehen und anwenden möchten.

So entsteht ein solides Fundament für souveräne Entscheidungen in einer vernetzten Zukunft, geprägt von dynamischen Risiken und intelligenten Schutzkonzepten.

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Kursinhalte

Einführung in die Cybersicherheit

Definition und Umfang der Cybersicherheit
Wichtige Konzepte der Cybersicherheit
CIA-Triade (Vertraulichkeit, Integrität, Verfügbarkeit)
Rahmenwerke und Standards für Cybersicherheit (NIST, ISO/IEC 27001)
Gesetze und Vorschriften zur Cybersicherheit (z. B. DSGVO, HIPAA)
Bedeutung der Cybersicherheit in modernen Unternehmen
Karrierechancen im Bereich Cybersicherheit

Grundlagen des Betriebssystems

Kernfunktionen des Betriebssystems (Speicherverwaltung, Prozessverwaltung)
Benutzerkonten und Berechtigungen
Zugriffskontrollmechanismen (ACLs, DAC, MAC)
Sicherheitsfunktionen und -konfigurationen des Betriebssystems
Verbesserung der Betriebssystemsicherheit (Patching, Deaktivierung unnötiger Dienste)
Sicherheitsaspekte bei Virtualisierung und Containerisierung
Sicherer Start und sicherer Fernzugriff
Sicherheitslücken im Betriebssystem und deren Behebung

Grundlagen der Vernetzung

Netzwerktopologien und Protokolle (TCP/IP, OSI-Modell)
Netzwerkgeräte und ihre Funktionen (Router, Switches, Firewalls)
Netzwerksicherheitsgeräte (Firewalls, IDS/IPS)
Netzwerksegmentierung und -zonierung
Sicherheit in drahtlosen Netzwerken (WPA2, Schwachstellen von Open WEP)
VPN-Technologien und Anwendungsfälle
Netzwerkadressübersetzung (NAT)
Grundlegende Fehlerbehebung im Netzwerk

Bedrohungen, Schwachstellen und Exploits

Arten von Bedrohungsakteuren (Script Kiddies, Hacktivisten, Nationalstaaten)
Methoden zur Bedrohungssuche mit KI
KI-Tools für die Bedrohungssuche (SIEM, IDS/IPS)
Open-Source-Intelligence-Techniken (OSINT)
Einführung in Schwachstellen
Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) und Sicherheitsintegration mit KI
Zero-Day-Angriffe und Patch-Management-Strategien
Tools und Techniken zum Scannen von Schwachstellen mit KI
Ausnutzen von Schwachstellen (praktische Übungen)

Grundlagen von KI und ML

Eine Einführung in die KI
Arten und Anwendungsbereiche von KI
Identifizierung und Minderung von Risiken im Alltag
Aufbau einer widerstandsfähigen und anpassungsfähigen Sicherheitsinfrastruktur mit KI
Verbesserung der digitalen Abwehrmaßnahmen mit CSAI
Anwendung von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit
Schutz sensibler Daten und Systeme vor vielfältigen Cyberbedrohungen
Konzepte der Bedrohungsanalyse und Bedrohungssuche

Grundlagen der Python-Programmierung

Einführung in die Python-Programmierung
Verständnis von Python-Bibliotheken
Die Programmiersprache Python für Cybersicherheitsanwendungen
KI-Skripting für die Automatisierung von Cybersicherheitsaufgaben
Datenanalyse und -bearbeitung mit Python
Entwicklung von Sicherheitstools mit Python

Anwendungen von KI in der Cybersicherheit

Verständnis der Anwendung von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit
Anomalieerkennung zur Verhaltensanalyse
Dynamische und proaktive Verteidigung mithilfe von maschinellem Lernen
Einsatz von maschinellem Lernen zur Erkennung von E-Mail-Bedrohungen
Verbesserung der Phishing-Erkennung mit KI
Autonome Identifizierung und Abwehr von E-Mail-Bedrohungen
Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und KI zur Erkennung von Malware-Bedrohungen
Identifizierung, Analyse und Abwehr von Schadsoftware
Verbesserung der Benutzerauthentifizierung mit KI-Techniken
Penetrationstests mit KI

Reaktion auf Vorfälle und Notfallwiederherstellung

Prozess zur Reaktion auf Vorfälle (Identifizierung, Eindämmung, Beseitigung, Wiederherstellung)
Lebenszyklus der Reaktion auf Vorfälle
Erstellung eines Plans zur Reaktion auf Vorfälle
Erkennung und Analyse von Vorfällen
Eindämmung, Beseitigung und Wiederherstellung
Maßnahmen nach einem Vorfall
Digitale Forensik und Beweissicherung
Notfallwiederherstellungsplanung (Backups, Geschäftskontinuität)
Penetrationstests und Schwachstellenanalysen
Rechtliche und regulatorische Aspekte von Sicherheitsvorfällen

Open-Source-Sicherheitstools

Einführung in Open-Source-Sicherheitstools
Beliebte Open-Source-Sicherheitstools
Vorteile und Herausforderungen bei der Verwendung von Open-Source-Tools
Implementierung von Open-Source-Lösungen in Unternehmen
Community-Support und Ressourcen
Netzwerksicherheitsscans und Erkennung von Schwachstellen
Tools für Sicherheitsinformationen und Ereignismanagement (SIEM) (Open-Source-Optionen)
Open-Source-Paketfilter-Firewalls
Tools zum Hashen und Knacken von Passwörtern (ethische Nutzung)
Open-Source-Forensik-Tools

Die Zukunft sichern

Neue Cyber-Bedrohungen und Trends
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Cybersicherheit
Blockchain für Sicherheit
Sicherheit im Internet der Dinge (IoT)
Cloud-Sicherheit
Quantencomputing und seine Auswirkungen auf die Sicherheit
Cybersicherheit in kritischen Infrastrukturen
Kryptografie und sicheres Hashing
Cybersicherheitsbewusstsein und -schulungen für Benutzer
Kontinuierliche Sicherheitsüberwachung und -verbesserung

Capstone-Projekt

Einführung
Anwendungsfälle: KI in der Cybersicherheit
Präsentation der Ergebnisse

Optionales Modul: KI-Agenten für Sicherheit Stufe 1

KI-Agenten verstehen
Was sind KI-Agenten?
Wichtige Funktionen von KI-Agenten in der Cybersicherheit
Anwendungen und Trends für KI-Agenten in der Cybersicherheit
Wie funktioniert ein KI-Agent?
Kernmerkmale von KI-Agenten
Arten von KI-Agenten

Häufig gestellte Fragen

Was bedeutet AI Security?

AI Security beschreibt Schutzmaßnahmen, um KI-Systeme vor Angriffen, Datenverlust und Missbrauch zu sichern. Dabei geht es um sichere Entwicklung, Nutzung und Kontrolle von künstlicher Intelligenz.

Warum ist KI-Sicherheit so wichtig?

KI-Systeme verarbeiten sensible Daten. Ohne Schutz können sie manipuliert, gehackt oder fehlerhaft eingesetzt werden. Sicherheit sorgt für Vertrauen, Stabilität und Schutz vor Cyberangriffen.

Welche Bedrohungen gibt es für KI-Systeme?

Häufige Risiken sind Datenmanipulation, Modellvergiftung, unkontrollierte Automatisierung und Deepfakes. Auch Fehlentscheidungen durch fehlerhafte Trainingsdaten zählen dazu.

Wie funktioniert ein AI Security Level 1™ Training?

Die Grundlagen werden vermittelt: sichere KI-Nutzung, Risikoeinschätzung, Angriffsarten, ethische Aspekte und erste Schutzmechanismen. Fokus liegt auf Verständnis, Erkennung und Reaktion.

Was sind Best Practices für sichere KI-Nutzung?

Sichere Datenquellen, Transparenz, ethische Bewertung, regelmäßige Überprüfung, Zugangskontrollen und interdisziplinäre Zusammenarbeit zählen zu den zentralen Empfehlungen.

Welche Tools werden in AI+ Security Level 1™ verwendet?

Genutzt werden praxisnahe Tools für Cybersicherheit wie Microsoft Defender, Google Chronicle, IBM QRadar, Nessus, OpenVAS und Security Onion. Ergänzt wird mit Cloud-Security-Lösungen und Bedrohungsanalyse-Plattformen direkt über den Browser.

Wie geht es nach AI+ Security Level 1™ weiter?

Der Aufbau erfolgt in weiteren Stufen. Tieferes technisches Wissen, Praxisübungen, branchenspezifische Anwendungen und zertifizierte Vertiefungstrainings bieten langfristige Entwicklungsmöglichkeiten.