AI+ Ethical Hacker™
Preis Netto: 1.985,00 € MwSt.: 377,15 €
Preis Netto: 1.985,00 € MwSt.: 377,15 €
Preis Netto: 1.985,00 € MwSt.: 377,15 €
Preis Netto: 1.985,00 € MwSt.: 377,15 €
Preis Netto: 1.985,00 € MwSt.: 377,15 €
Preis Netto: 1.985,00 € MwSt.: 377,15 €
Preis Netto: 1.985,00 € MwSt.: 377,15 €
Preis Netto: 1.985,00 € MwSt.: 377,15 €
Preis Netto: 1.985,00 € MwSt.: 377,15 €
Preis Netto: 1.985,00 € MwSt.: 377,15 €
Preis Netto: 1.985,00 € MwSt.: 377,15 €
Preis Netto: 1.985,00 € MwSt.: 377,15 €
Dauer
5 Tage
Standort
Kurssprache englisch
Trainingslösung WalkIn®
KI-gestützte Sicherheitsstrategien formen eine neue Ära digitaler Verteidigung. Dieser Weiterbildungspfad zeigt, wie moderne Ethical-Hacking-Methoden mit intelligenten Analyseprozessen kombiniert werden, um Schwachstellen früh zu erkennen und resilientere Systeme zu gestalten. Prägnant, aktuell und technisch fundiert.
Zentrale Inhalte:
- Einsatz von KI zur automatisierten Sicherheitsanalyse.
- Moderne Angriffsszenarien und zielgerichtetes Gegensteuern.
- Sicherheitsarchitekturen für dynamische Infrastrukturen.
- Analysewerkzeuge, Datenmodelle und smarte Entscheidungslogiken.
- Praktische Vorgehensweisen für robuste, adaptive Abwehrstrategien.
Ein kompakter Impuls, der digitale Sicherheit konsequent neu denkt und zukunftsfähige Perspektiven eröffnet.
- 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
- 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-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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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-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)
- 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
- 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
- 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
- KI-Agenten verstehen
- Fallstudien
- Praktische Übungen mit KI-Agenten
Vormittag Slot: 9:00-13:00 Nachmittag Slot: 13:00-17:00
