Python Programming for Security Analysts & Professionals

Preis
Netto €
MwSt. €

Preis
Preis auf Anfrage

Dauer
4 Tage

Für Unternehmen und Arbeitssuchende:
dieser Kurs ist zu 100 % förderfähig!
 

Standort

Kurssprache
englisch

Trainingslösungen
Online Live

Jetzt Beratung vereinbaren Als Favorit speichern Als PDF drucken/speichern

Cyberangriffe werden komplexer, Datenmengen wachsen rasant. Gefragt sind Fachkräfte, die Sicherheitsanalysen automatisieren und Risiken früh erkennen. Python bietet dafür eine flexible, leistungsstarke Grundlage.

Zentrale Themen

  • Automatisierung von Security-Analysen mit Python.
  • Verarbeitung und Auswertung großer Log-Daten.
  • Skripting für Incident Response und Forensik.
  • Schnittstellen zu SIEM, APIs und Security-Tools.
  • Grundlagen sicherer Code-Praktiken.

Voraussetzung
Grundverständnis von IT, Netzwerken und Informationssicherheit sowie erste Erfahrung mit Skriptsprachen sind hilfreich.

Zielgruppe
Security-Analysten, IT-Sicherheitsverantwortliche, SOC-Mitarbeitende und Professionals aus Cybersecurity-Teams.

Praxisnahes Python-Wissen erweitert das eigene Sicherheitsprofil deutlich. Automatisierte Prozesse, datenbasierte Entscheidungen und effiziente Analysen stärken die Position im digitalen Sicherheitsumfeld nachhaltig.

Als PDF drucken/speichern
Kursinhalte
  • Python: Programmiersprache
  • Python Zeitleiste: Entstehung, Entwicklungen, Versionen
  • Vorteile/Nachteile: Einfach, vielseitig, aber langsamer als C
  • Hilfe mit pydoc: Dokumentation abrufen
  • Python starten
  • Interpreter verwenden
  • Python-Skript ausführen
  • Skripte in Unix/Windows
  • Editor/IDE nutzen
  • Variablen
  • Funktionen
  • Strings
  • Zahlen
  • Typkonvertierung
  • Ausgabe
  • Befehlszeilenargumente
  • Datenflusskontrolle
  • Leerzeichen
  • Bedingte Ausdrücke
  • Relationale und boolesche Operatoren
  • While-Schleifen
  • Alternative Schleifenausgänge
  • Datenfolgen
  • Listenfunktionen
  • Matrizen
  • Zugriff, Aufteilung
  • Schleifen
  • Funktionen, Operatoren, Schlüsselwörter
  • Listen-Bauten
  • Generator-Ausdrücke
  • Mehrdimensionale Daten
  • Dateiübersicht
  • Textdatei öffnen
  • Textdatei lesen
  • Textdatei schreiben
  • Rohdaten lesen und schreiben
  • Binärdaten mit struct konvertieren
  • Wörterbuch-Verwendung
  • Wörterbuch-Erstellung
  • Durchlaufen eines Wörterbuchs
  • Sets verstehen
  • Set-Erstellung
  • Set-Bearbeitung
  • Funktionen erstellen
  • Parameter festlegen
  • Geltungsbereich (global, lokal)
  • Verschachtelung von Funktionen
  • Rückgabewerte
  • Sortierung
  • Ersatzschlüssel
  • Lambda-Ausdrücke
  • Sammlung sortieren
  • Syntaxfehler
  • Ausnahmen
  • try/catch/else/finally
  • Mehrere Ausnahmen
  • Ausnahmen ignorieren
  • Importanweisung
  • Modulpfad
  • Module und Pakete
  • Aliase
  • O-O-Programmierung
  • Klassen erstellen
  • Konstruktoren nutzen
  • Methoden implementieren
  • Instanzvariablen
  • Eigenschaften festlegen
  • Klassenmethoden und -daten
  • RE-Syntax
  • RE-Elemente
  • Suche & Vergleich
  • Kompilierungs-Flags
  • Gruppen & Sondergruppen
  • Text ersetzen
  • Strings teilen
  • sys-Modul
  • Externe Programme starten
  • string-Modul
  • CSV-Daten einlesen
  • Datum und Uhrzeit bearbeiten
  • Zeitstempel umwandeln
  • Datumsangaben aus Text extrahieren
  • Pfade und Dateinamen überprüfen
  • Existenz testen
  • Berechtigungen und Attribute prüfen
  • Verzeichnisse durchsuchen
  • Filter für Dateieingabe erstellen
  • Sicherheit und Zugriffsrechte
  • Webinhalte extrahieren
  • Fehlerhafte Eingaben identifizieren
  • Kommandozeilenoptionen analysieren
  • pydoc-Hilfe nutzen
  • Umgang mit unsicheren Daten
  • eval-Berechtigungen verwalten
  • Unsichere Pakete erkennen
  • Code in Python einbetten
  • Authentifizierungsdaten einbetten
  • Gefährliche Operationen vermeiden
  • Dateizugriff steuern
  • Betriebssystemzugriff sichern
  • Externe Dienste aufrufen
  • Externe Datenquellen nutzen
  • Statische Analyse (z. B. Bandit)
  • Bearbeitung von Rohprotokollen
  • Fail2Ban-Konfiguration
  • Fail2Ban mit Python anpassen
  • Erkennung von SQL-Injection
  • ModSecurity CRS-Schutz
  • Paket-Analyse in Python
  • Sicherheitsmonitoring und Auswertung
  • Bedrohungserkennung und Schutz
  • Python & Spark - Kurzüberblick
  • Flask: Web-Framework
  • Flask-Webdienst erstellen
  • URLs für Ressourcen nutzen
  • Ressourcen über HTTP bereitstellen
  • Datenaustausch ermöglichen

Häufig gestellte Fragen

  • Python ermöglicht es, Sicherheitsprozesse zu automatisieren, Bedrohungen schneller zu erkennen und gezielt darauf zu reagieren. Es steigert Effizienz und Analysequalität.
  • Behandelt werden u. a. Skripterstellung, Datenanalyse, Netzwerk-Scanning, Malware-Analyse, Automatisierung und Sicherheitstools – praxisnah und anwendungsorientiert.
  • Python gilt als eine der einfachsten Programmiersprachen. Gerade für IT-Fachkräfte mit Grundlagenwissen ist der Einstieg oft schnell und verständlich möglich.
  • Ideal für Cybersecurity-Analysten, IT-Administratoren, Penetration Tester und SOC-Mitarbeitende, die Prozesse automatisieren und Sicherheitsdaten auswerten möchten.
  • Python erlaubt schnelles Schreiben von Tools, flexible Datenanalyse und einfache Integration mit Security-Systemen. Ideal für forensische Analysen und Incident Response.
  • Grundkenntnisse in IT und Sicherheit sind hilfreich. Vorkenntnisse in Python sind vorteilhaft, aber nicht zwingend erforderlich – der Einstieg wird schrittweise erklärt.
  • Nach erfolgreicher Teilnahme wird ein Zertifikat ausgestellt, das die erworbenen Kenntnisse dokumentiert und beruflich von Vorteil ist.
Berlin
Bremen
Dortmund
Düsseldorf
Frankfurt
Hamburg
Hannover
Köln
Leipzig
München
Nürnberg
Stuttgart

Hast du weitere Fragen? Bitte kontaktiere uns.