AI+ Security Strategist™

KI-gestützte Sicherheitskonzepte auf Expert-Niveau ermöglichen eine präzise, adaptive Abwehr komplexer Cyberbedrohungen. Wer auf diesem Level arbeitet, kombiniert strategisches Denken mit technischer Tiefe.

Zentrale Themen

Risikomodellierung und Bedrohungsbewertung mit KI
Dynamische Schutzkonzepte für komplexe Systeme
KI-basierte Automatisierung von Abwehrprozessen
Entwicklung und Umsetzung von Zero-Trust-Modellen
Proaktive Sicherheitsoperationen durch Predictive Analytics

Voraussetzung
Erfahrung im Bereich Cybersecurity sowie fundiertes Wissen über KI und sicherheitstechnische Grundprinzipien werden vorausgesetzt.

Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an erfahrene Sicherheitsexpertinnen und -experten aus IT, Data, Compliance und Security Operations, die KI strategisch in ihre Abwehrarchitektur integrieren möchten.

KI macht Sicherheit vorausschauender, schneller und robuster. Level 3 gibt Fachkräften die Werkzeuge, um diese Vorteile konsequent in der Praxis zu nutzen.

Kursinhalte

KI und Machine Learning als Fundament der Sicherheitstechnik

Grundprinzipien von KI und ML im Sicherheitskontext
Einsatzszenarien von KI in modernen Sicherheitsumgebungen
Aufbau und Optimierung von KI-Pipelines für Sicherheitsprozesse
Grenzen und Risiken beim KI-Einsatz in der IT-Sicherheit

Bedrohungserkennung und Reaktion mit Machine Learning

Feature-Engineering für Sicherheitsdatensätze
Klassifizierung von Angriffen durch überwachte Lernverfahren
Anomalieerkennung durch unüberwachte ML-Methoden
Echtzeit-Bedrohungserkennungssysteme entwickeln und testen

Deep Learning im Einsatz für Sicherheitsanwendungen

Einsatz von CNNs zur Bedrohungsidentifikation
RNNs und LSTMs in der Sicherheitsanalyse
Anomalieerkennung mit Autoencoder-Modellen
Angriffstechniken und Gegenmaßnahmen im Adversarial Deep Learning

Adversarial KI: Angriffe und Schutzmaßnahmen

Typen und Mechanismen adversarieller KI-Angriffe
Strategien zur Abwehr adversarieller Attacken
Red-Team-Methoden für KI-Sicherheitstests
Robustheit von KI-Systemen gegenüber adversariellen Angriffen erhöhen

Netzwerksicherheit mit KI-Unterstützung

Entwicklung und Konfiguration KI-basierter Intrusion-Detection-Lösungen
DDoS-Angriffe frühzeitig mit KI-Methoden erkennen
Analyse von Netzwerkanomalien durch ML-Verfahren
KI-gestützte Planung und Absicherung von Netzwerkinfrastrukturen

Endpunktsicherheit durch KI-Technologien

Malware-Erkennung und -Kategorisierung mit KI
EDR-Systeme mit KI-Unterstützung implementieren
Proaktives Threat Hunting mit KI
Schlanke KI-Modelle für ressourcenbegrenzte Endgeräte

Sicherheitsorientierte KI-Systemarchitektur

Grundprinzipien für den Entwurf sicherer KI-Systeme
Kryptografische Methoden im Kontext KI-gestützter Sicherheit
Erklärbarkeit und Transparenz von KI-Modellen in Sicherheitskontexten
Effizienz und Performance von KI-Sicherheitssystemen optimieren

Cloud- und Container-Umgebungen mit KI absichern

Schutz von Cloud-Infrastrukturen durch KI-Methoden
Container-Sicherheit mit KI-gesteuerter Überwachung
Serverlose Architekturen sicher betreiben mit KI
Integration von KI in DevSecOps-Prozesse

Blockchain-Sicherheit und KI im Zusammenspiel

Konzepte der KI-Blockchain-Integration
Betrugs- und Manipulationserkennung in Blockchain mit KI
Sicherheitsaspekte bei Smart Contracts und KI-Schnittstellen
Optimierung von Konsensverfahren durch KI

Identitäts- und Zugriffsmanagement mit KI

Verhaltensanalyse von Nutzenden im IAM-Kontext
KI-gestützte MFA-Verfahren entwickeln und einsetzen
Zero-Trust-Prinzipien durch KI umsetzen
RBAC-Systeme mit KI intelligenter gestalten

Physische Sicherheit und IoT mit KI-Unterstützung

Schutz vernetzter urbaner Infrastrukturen mit KI
Industrielle IoT-Systeme durch KI absichern
KI-gestützte Sicherheitslösungen für autonome Mobilität
Smart-Home- und Consumer-IoT-Sicherheit mit KI

Abschlussprojekt: Entwicklung eines KI-Sicherheitssystems

Problemstellung und Zielsetzung des Abschlussprojekts
Konzeption und technische Umsetzung der KI-Lösung
Deployment und Monitoring des entwickelten KI-Systems
Präsentation und Reflexion der Projektergebnisse

Optionales Modul: KI-Agenten in der Cybersicherheit – Stufe 3

Konzept, Aufbau und Funktionsweise von KI-Agenten
Praxisbeispiele: KI-Agenten im Sicherheitseinsatz
Hands-on: KI-Agenten konfigurieren und einsetzen

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Unsere Fördermaßnahmen gelten ausschließlich für Teilnehmende mit Wohn- oder Arbeitssitz in Deutschland.
Eine Förderung außerhalb Deutschlands ist nicht möglich.

Für Berufseinsteiger, Arbeitsuchende, Quereinsteiger, Startups, Berufserfahrene, Aufsteiger, Spezialisten …