AI+ Security Level 1™

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

Dauer
5 Tage

Unternehmen und Arbeitsuchende:
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Standort

Kurssprache
englisch

Trainingslösung
WalkIn^®

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Digitale Sicherheit entwickelt sich rasant – KI macht sie smarter, schneller und strategisch stärker. AI+ Security Level 1™ zeigt, wie moderne Security-Technologien mit innovativen AI-Methoden verschmelzen und dadurch neue Schutzmechanismen entstehen. Der Fokus liegt auf praxisnaher Cyberabwehr, automatisierten Analysen und intelligenten Entscheidungsprozessen für robuste Sicherheitsarchitekturen.

Zentrale Themen:

Grundlagen KI-gestützter Cybersecurity.
Machine-Learning-basierte Angriffserkennung und Prävention.
Automatisierte Analysen, Anomalie-Detection und Mustererkennung.
Generative AI im Kontext von Threat Intelligence.
Sicherheit in Cloud-, Netzwerk- und Endpunktstrukturen.
Relevante Tools, Frameworks und moderne Vorgehensweisen.

AI+ Security Level 1™ stärkt das technische Fundament für smarte Abwehrkonzepte und schafft Orientierung in einer Sicherheitswelt, die zunehmend von KI geprägt wird.

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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