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Schulungsübersicht

Einführung in KI in der Cybersicherheit

  • Aktuelle Landschaft von Cyberbedrohungen
  • KI-Anwendungsfälle in der Cybersicherheit
  • Übersicht über Machine-Learning- und Deep-Learning-Techniken

Datenerfassung und Vorverarbeitung

  • Quellen der Sicherheitsdaten: Logs, Alerts und Netzwerkverkehr
  • Datenbeschriftung und Normalisierung
  • Umgang mit unausgeglichenen Datensätzen

Bedrohungserkennung und Anomalieidentifikation

  • Gesupervised vs. ungesupervised Learning
  • Erstellung von Klassifikationsmodellen für Intrusion Detection
  • Clustering-Techniken zur Anomalieerkennung

Automatisierung von Sicherheitsprozessen mit KI

  • KI zur Automatisierung der Threat Intelligence-Analyse
  • Sicherheit Orchestration, Automation and Response (SOAR) Plattformen
  • Studienfall: Automatisierte Erkennung und Reaktion auf Phishing

Predictive Analytics für Cybersicherheit

  • Vorhersage von Angriffstrends mittels Zeitreihenmodellen
  • Nutzung von Natural Language Processing (NLP) auf Threat Reports
  • Erstellung einer Bedrohungsvorhersagepipeline

Incident Response mit intelligenten Systemen

  • Erstellung eines KI-gestützten Incident Response Frameworks
  • Echtzeitentscheidungen zur Reaktion
  • Integration mit SIEM und Threat Intelligence Plattformen

KI-Tools und Frameworks für Cybersicherheit

  • Open-Source-Tools und Bibliotheken (z.B. Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
  • Plattformen für Sicherheitsanalysen und Automatisierung
  • Berücksichtigungen bei der Implementierung

Ethische und operative Aspekte

  • Voreingenommenheit und Fairness in KI-Modellen
  • Vorschriften und Compliance
  • Transparenz und Erklärbarkeit

Projektabschluss: KI-gestützte Cybersicherheitslösung

  • Entwurf und Implementierung einer KI-getriebenen Lösung für ein reales Cybersicherheitsproblem
  • Kollaboratives Problemlösen und Lösungsfindung
  • Vorstellung und Feedback

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse in Cybersicherheitskonzepten
  • Erfahrung mit Programmierung oder Scripting (z.B. Python)
  • Vertrautheit mit Machine-Learning-Grundlagen

Zielgruppe

  • Cybersicherheitsanalysten und -ingenieure
  • KI- und Data-Science-Fachleute, die sich für Cybersicherheitsanwendungen interessieren
  • Sicherheitsarchitekten und IT-Manager
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (4)

Kommende Kurse

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