AI+ Ethical Hacker Practitioner™

Wer IT-Systeme wirklich absichern will, denkt wie Angreifende – und nutzt KI, um Schwachstellen aufzudecken, bevor sie ausgenutzt werden. Dieses Training gibt dir genau diese Perspektive.

Zentrale Themen

KI-gestützte Sicherheitsanalysen durchführen und Schwachstellen gezielt einordnen.
Defensive Security-Maßnahmen kennenlernen – von klassischen Techniken bis zu automatisierten Gegenmaßnahmen.
Bedrohungserkennung mit intelligenten Tools trainieren und Angriffsdaten strukturiert auswerten.
Risikobasierte Bewertung digitaler Bedrohungen erlernen und fundierte Gegenmaßnahmen ableiten.
Generative KI in Simulationsszenarien anwenden und Security-Tests realitätsnah gestalten.

Voraussetzung
Ein Basisverständnis von IT-Umgebungen und Netzwerken erleichtert den Einstieg. Offenheit für KI-gestützte Arbeitsweisen ist wichtiger als umfangreiche Vorerfahrung.

Zielgruppe
Entwicklerinnen und Entwickler, Security-Professionals und IT-Berater, die ihre Angriffs- und Abwehrkompetenz durch KI-Unterstützung auf ein neues Level bringen wollen.

Ethical Hacking trifft KI: Nach dem Training erkennst du Bedrohungen schneller, analysierst Angriffsvektoren gezielt und entwickelst Schutzkonzepte, die halten.

Kursinhalte

Grundlagen des Ethical Hacking mit KI-Unterstützung

Konzept, Ziele und rechtliche Grundlagen des ethischen Hackings
Phasen und Vorgehensmodelle im Ethical-Hacking-Prozess
Hacker-Kategorien und ihre unterschiedlichen Angriffsmotive
Techniken der Informationsgewinnung und -analyse
Footprinting-Strategien und passive Aufklärungsmethoden
Netzwerkscanning und aktive Erkundungsverfahren
Enumerationsansätze und Systemprofilierung
Compliance-Anforderungen und regulatorische Rahmenbedingungen

KI-Konzepte und Technologien für Ethical Hacking

Einsatzgebiete von KI im Bereich ethisches Hacking
Grundlegende Konzepte und Algorithmen künstlicher Intelligenz
Maschinelles Lernen als Analysewerkzeug in der Cybersicherheit
Natural Language Processing (NLP) für sicherheitsrelevante Aufgaben
Deep Learning zur automatisierten Angriffserkennung
Adversarial Machine Learning: Prinzipien und Risiken
KI-gesteuerte Threat-Intelligence-Systeme im Einsatz
Automatisierung von Sicherheitsprozessen durch KI
Überblick über KI-Technologien und ihre Anwendungsfelder

KI-gestützte Tools und Technologien in der Sicherheitsanalyse

KI-basierte Lösungen zur automatisierten Bedrohungserkennung
Überblick über Machine-Learning-Frameworks und ihre Einsatzbereiche
Penetrationstest-Tools mit integrierter KI-Unterstützung
Verhaltensbasierte Analysewerkzeuge zur Anomalieerkennung
Netzwerksicherheit mit KI-gestützten Überwachungssystemen stärken
Automatisierte Scanner für Schwachstellen- und Sicherheitsprüfungen
KI im Kontext der Webanwendungssicherheit
Malware-Analyse und -Erkennung mit KI-Methoden
Kognitive Sicherheitssysteme verstehen und gezielt einsetzen

KI-gestützte Aufklärung und Reconnaissance-Methoden

Aufklärung als Phase im Ethical-Hacking-Prozess
Vergleich klassischer und KI-gestützter Reconnaissance-Methoden
OS-Fingerprinting mithilfe von KI identifizieren
KI-optimiertes Port-Scanning und Erreichbarkeitsanalyse
Netzwerkkartierung durch maschinelles Lernen automatisieren
KI-gestützte Techniken im Social Engineering
OSINT-Analysen mit maschinellen Lernverfahren durchführen
DNS-Enumeration und Zielprofilerstellung mit KI

KI-gestützte Schwachstellenanalyse und Penetrationstests

KI-basierte Schwachstellenscanner einsetzen und bewerten
Penetrationstest-Werkzeuge mit KI-Integration im Überblick
Exploit-Techniken durch maschinelles Lernen zielgenauer gestalten
Dynamische Sicherheitstests (DAST) mit KI-Unterstützung
Fuzz-Testing mit KI-gesteuerten Ansätzen
Adversarial Machine Learning in Pentesting-Szenarien anwenden
Automatisierte Berichterstellung durch KI-Einsatz
Bedrohungsmodellierung mit KI-basierten Methoden
Ethische und rechtliche Fragen bei KI-gestützten Pentests

Maschinelles Lernen in der Bedrohungsanalyse

Supervised Learning zur Klassifizierung von Sicherheitsbedrohungen
Unsupervised Learning für Anomalieerkennung in Netzwerkdaten
Reinforcement Learning für adaptive Sicherheitsreaktionen
NLP zur Auswertung strukturierter Bedrohungsinformationen nutzen
Verhaltensbasierte Modelle zur Bedrohungsbewertung einsetzen
Ensemble-Learning für präzisere Vorhersagen in der Bedrohungsanalyse
Feature Engineering als Grundlage für Sicherheitsmodelle
Maschinelles Lernen in der Endpunktsicherheit anwenden
Erklärbare KI für transparente Sicherheitsentscheidungen

Verhaltensbasierte Analyse und Anomalieerkennung

Verhaltensbiometrie zur sicheren Nutzerauthentifizierung einsetzen
Nutzerverhaltensdaten mit ML-Modellen analysieren und auswerten
Netzwerkverkehr verhaltensbasiert überwachen und interpretieren
Endpunktsicherheit durch verhaltensorientiertes Monitoring stärken
Zeitreihenanalyse zur Erkennung von Anomaliemustern
Heuristische Methoden in der Anomalieerkennung anwenden
KI-basierte Bedrohungssuche im laufenden Betrieb
User and Entity Behavior Analytics (UEBA) verstehen und nutzen
Grenzen und Herausforderungen verhaltensbasierter Sicherheitsmodelle

KI-gestützte Incident Response und Vorfallbearbeitung

Automatisierte Bedrohungsbewertung mit KI-Methoden durchführen
Angriffsmuster durch maschinelles Lernen klassifizieren
Echtzeit-Bedrohungsdaten in Sicherheitssysteme integrieren
Prädiktive Analysen zur frühzeitigen Vorfallreaktion vorbereiten
Forensische KI-Analyse bei Sicherheitsvorfällen einsetzen
Automatisierte Eingrenzungs- und Wiederherstellungsmaßnahmen planen
Verhaltensanalyse als Teil der Incident-Response-Strategie
Kontinuierliches Lernen aus Feedback-Schleifen im Sicherheitsbetrieb
Mensch-KI-Kollaboration bei der Vorfallreaktion organisieren

KI im Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)

KI-gestützte Authentifizierungsmethoden kennen und einsetzen
Verhaltensbiometrie für sichere Zugriffskontrolle nutzen
Anomalieerkennung in IAM-Systemen mit ML-Ansätzen integrieren
Dynamische Zugriffsrichtlinien durch maschinelles Lernen anpassen
Privileged Access Management (PAM) mit KI-Unterstützung absichern
Kontinuierliche Authentifizierung durch ML-Modelle realisieren
Automatisierte Benutzerbereitstellung und Zugriffsdeaktivierung steuern
Risikobasierte Authentifizierung mit KI-gestützten Modellen umsetzen
Identity Governance and Administration (IGA) mit KI-Unterstützung

Sicherheit in KI-Systemen: Konzepte und Schutzmaßnahmen

Adversärielle Angriffe auf KI-Modelle verstehen und abwehren
Sicherheitsstandards beim Training und Deployment von KI-Modellen
Datenschutz und Datensicherheit in KI-basierten Systemen sicherstellen
Bereitstellung von KI-Anwendungen sicher planen und umsetzen
Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit als Sicherheitsmerkmal etablieren
Robustheit und Resilienz in KI-Architekturen stärken
Sicherer Austausch und gemeinsame Nutzung von KI-Modellen
Monitoring und Bedrohungserkennung für KI-Systeme einrichten

Ethik und Verantwortung beim KI-Einsatz in der Cybersicherheit

Ethische Entscheidungsprozesse in sicherheitsrelevanten KI-Systemen
Bias und Fairness in KI-Modellen erkennen und reduzieren
Transparenz und Nachvollziehbarkeit als ethische Anforderungen verankern
Datenschutz in KI-gesteuerten Sicherheitslösungen gewährleisten
Verantwortung und Rechenschaftspflicht im KI-Sicherheitseinsatz
Ethische Fragen beim Austausch von Bedrohungsinformationen
Menschenrechte und digitale Grundrechte im KI-Kontext schützen
Rechtliche und ethische Rahmenwerke für den KI-Einsatz kennen
Responsible Disclosure und verantwortungsvoller Umgang mit Sicherheitslücken

Praxisprojekt: Ethical Hacking in realen Anwendungsszenarien

Fallstudie 1: KI-gestützte Bedrohungserkennung und Reaktionsplanung
Fallstudie 2: Ethical Hacking mit KI-Methoden in der Praxis umsetzen
Fallstudie 3: IAM-Systeme mit KI-Unterstützung aufbauen und sichern
Fallstudie 4: KI-Anwendungen sicher deployen und betreiben

Optionales Modul: Autonome KI-Agenten in der Security

Aufbau und Funktionsweise autonomer KI-Agenten im Überblick
Anwendungsbeispiele und Fallstudien aus der Sicherheitspraxis
Praktische Übungen: KI-Agenten im Security-Einsatz erproben

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