AI+ Security Level 3™

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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Fortschrittliche KI-Sicherheitsmethoden öffnen neue Wege, um digitale Systeme resilienter zu gestalten. Moderne Schutzkonzepte verbinden Analyse, Automation und strategisches Denken zu einem schlagkräftigen Fundament für hochwertige Cybersecurity.

Zentrale Themen

KI-gestützte Risikoanalyse
Adaptive Security-Strategien
Automatisierte Abwehrmechanismen
Zero-Trust-Architekturen
Sicherheitsoperationen mit Predictive Analytics

Voraussetzung
Grundverständnis zu KI, Cybersecurity und technischen Sicherheitsprinzipien.

Zielgruppe
Fachkräfte aus IT, Security, Data und Compliance, die KI nutzen möchten, um Schutzprozesse zu stärken und moderne Sicherheitsstrukturen aufzubauen.

Zukunftsorientierte Sicherheitsintelligenz entsteht durch präzise Modelle, klare Methoden und technologische Weitsicht. Wer KI sinnvoll integriert, gestaltet robuste digitale Räume und stärkt nachhaltige Schutzkompetenz.

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Kursinhalte

Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens für die Sicherheitstechnik

Kernkonzepte der KI und des maschinellen Lernens für die Sicherheit
Anwendungsfälle der KI in der Cybersicherheit
Entwicklung von KI-Pipelines für die Sicherheit
Herausforderungen bei der Anwendung von KI im Sicherheitsbereich

Maschinelles Lernen für die Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen

Entwicklung von Merkmalsextraktion für Cybersicherheits-Datensätze
Überwachtes Lernen für die Klassifizierung von Bedrohungen
Unüberwachtes Lernen für die Erkennung von Anomalien
Entwicklung von Echtzeit-Systemen zur Erkennung von Bedrohungen

Deep Learning für Sicherheitsanwendungen

Faltungsneuronale Netze (CNNs) zur Erkennung von Bedrohungen
Rekursive neuronale Netze (RNNs) und LSTMs für die Sicherheit
Autoencoder zur Erkennung von Anomalien
Adversarial Deep Learning in der Sicherheit

Adversarische KI in der Sicherheit

Einführung in adversarische KI-Angriffe
Abwehrmechanismen gegen adversarische Angriffe
Adversarisches Testen und Red Teaming für KI-Systeme
Entwicklung robuster KI-Systeme gegen adversarische KI

KI in der Netzwerksicherheit

KI-gestützte Intrusion-Detection-Systeme
KI zur Erkennung von Distributed-Denial-of-Service-Angriffen (DDoS)
KI-basierte Erkennung von Netzwerk-Anomalien
Entwicklung sicherer Netzwerkarchitekturen mit KI

KI in der Endpunktsicherheit

KI für die Erkennung und Klassifizierung von Malware
KI für Endpunkt-Erkennung und -Reaktion (EDR)
KI-gestützte Bedrohungssuche
Implementierung leichtgewichtiger KI-Modelle für Geräte mit begrenzten Ressourcen

Sichere KI-Systemtechnik

Entwurf sicherer KI-Architekturen
Kryptografie in der KI für Sicherheit
Gewährleistung der Erklärbarkeit und Transparenz von Modellen im Bereich Sicherheit
Leistungsoptimierung von KI-Sicherheitssystemen

KI für Cloud- und Containersicherheit

KI für die Sicherung von Cloud-Umgebungen
KI-gesteuerte Containersicherheit
KI für die Sicherung serverloser Architekturen
KI und DevSecOps

KI und Blockchain für Sicherheit

Grundlagen der Integration von Blockchain und KI
KI zur Betrugserkennung in Blockchain
Smart Contracts und KI-Sicherheit
KI-gestützte Konsensalgorithmen

KI im Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)

KI für die Analyse des Benutzerverhaltens im IAM
KI für die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA)
KI für Zero-Trust-Architekturen
KI für rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC)

KI für physische Sicherheit und IoT-Sicherheit

KI für die Sicherheit intelligenter Städte
KI für industrielle IoT-Sicherheit
KI für die Sicherheit autonomer Fahrzeuge
KI für die Sicherheit intelligenter Häuser und Verbraucher-IoT

Capstone-Projekt – Entwicklung von KI-Sicherheitssystemen

Definition des Capstone-Projektproblems
Entwicklung der KI-Lösung
Bereitstellung und Überwachung des KI-Systems
Abschließende Capstone-Präsentation und Bewertung

Optionales Modul: KI-Agenten für Sicherheitsstufe 3

KI-Agenten verstehen
Fallstudien
Praktische Übungen mit KI-Agenten

Häufig gestellte Fragen

Was bedeutet AI+ Security auf Expertenniveau?

AI+ Security Level 3™ steht für tiefgehendes Wissen zur Abwehr moderner Cyberbedrohungen mit Unterstützung von künstlicher Intelligenz. Es kombiniert Praxiswissen mit aktuellen KI-Technologien.

Welche Fähigkeiten vermittelt AI+ Security Level 3™?

Behandelt werden erweiterte Angriffserkennung, forensische Analyse, automatisierte Reaktionssysteme, sowie ethische Fragestellungen im Umgang mit AI in der Cybersicherheit.

Wie unterscheidet sich Level 3 von den vorherigen Stufen?

Level 3 geht über Grundlagen und operative Sicherheit hinaus. Fokus liegt auf strategischer Anwendung von AI, komplexen Systemanalysen und automatisierter Gefahrenabwehr.

Welche KI-Tools kommen im Bereich Security zum Einsatz?

Im Fokus stehen fortgeschrittene Security-Tools wie Microsoft Defender for Cloud, AWS Security Hub, Google Chronicle, SIEM-Systeme, Threat-Intelligence-Plattformen und KI-gestützte Analyse-Tools.

Für wen lohnt sich das vertiefte Wissen in AI+ Security?

Ideal für Personen mit IT-Security-Erfahrung, die sich strategisch weiterentwickeln und mit KI-Wissen zukunftsfähig aufstellen möchten.

Welche Trends prägen AI+ Security in den nächsten Jahren?

Zero Trust, autonome Sicherheitsarchitekturen, Deepfake-Erkennung, Explainable AI (XAI) sowie KI-basierte Penetrationstests gewinnen an Bedeutung.

Wie sicher ist der Einsatz von AI in der IT-Sicherheit?

AI erhöht die Sicherheit, kann jedoch auch selbst Ziel von Manipulation sein. Transparenz, ethische Kontrolle und Schutzmechanismen sind entscheidend.