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EC-Council Certified Offensive AI Security Professional (C|OASP)
Angriffe werden intelligenter – und nutzen zunehmend KI. Gefragt ist ein tiefes Verständnis dafür, wie offensive Techniken mit künstlicher Intelligenz kombiniert werden, um Systeme realitätsnah zu prüfen und Schwachstellen frühzeitig sichtbar zu machen.
Zentrale Themen
- Adversarial AI und Angriffsmodelle
- Prompt Injection und Model Exploits
- Automatisierte Schwachstellenanalyse
- Red Teaming mit KI-Unterstützung
- Absicherung von ML- und LLM-Systemen
Voraussetzung
Grundlagen in IT-Security, Netzwerken und erste Berührungspunkte mit Machine Learning
Zielgruppe
Security Professionals, Penetration Tester, Red Teams, IT-Architekten
Relevantes Know-how für eine Sicherheitslandschaft, in der klassische Methoden nicht mehr ausreichen und intelligente Angriffssimulation zum Standard wird.
Kursinhalte
Offensive KI – Grundlagen und Angriffsmethodik
- Grundprinzipien von KI und ML aus offensiver Sicherheitsperspektive kennenlernen.
- KI-Angriffsflächen und Bedrohungsszenarien gemäß MITRE ATLAS analysieren.
- Angriffsmethoden und -frameworks für KI-Systeme praxisnah einsetzen.
- Klassifikationsmodelle und Taxonomien für KI-Angriffe verstehen.
- Kernkonzepte offensiver KI und Absicherungsstrategien erarbeiten.
- OWASP LLM & ML Top 10 (2025) auf KI-Bedrohungen und Governance-Anforderungen übertragen.
OSINT und Kartierung von KI-Angriffsflächen
- OSINT-Techniken gezielt zur Identifikation und Analyse von KI-Ressourcen nutzen.
- Daten aus KI-Quellen und Trainingspipelines strukturiert erheben.
- Öffentlich verfügbare Informationen zur Aufdeckung von KI-Angriffsflächen auswerten.
- Exponierte KI-Endpunkte, Dienste und APIs systematisch erfassen.
- KI-Modelle und Vektorspeicher aus Angreifersicht bewerten.
- OSINT-Exposition einschätzen und geeignete Schutzmaßnahmen ableiten.
- KI-Bedrohungsanalysen zur kontinuierlichen Überwachung und Abwehrbereitschaft einsetzen.
Schwachstellenanalyse und Fuzzing für KI-Systeme
- Konzepte der Schwachstellenanalyse und Bedrohungserkennung im KI-Umfeld erfassen.
- Werkzeuge zum Schwachstellenscan in KI-Modellen, Pipelines und Deployments anwenden.
- KI-spezifische Fuzzing-Verfahren für Modelle und Schnittstellen einsetzen.
- Scan- und Fuzzing-Methoden in KI-Sicherheitsprozesse einbinden und Risiken reduzieren.
Prompt Injection und LLM-Exploitation
- Aufbau, Vertrauensgrenzen und Angriffsvektoren von LLM-Architekturen kennenlernen.
- Prompt-Injection und Jailbreaking in realen LLM-Umgebungen gezielt einsetzen.
- Risiken durch Datenlecks und Systemprompt-Verlust erkennen und bewerten.
- Schwachstellen durch fehlerhafte Output-Verarbeitung und Desinformation analysieren.
- Fortgeschrittene promptbasierte Angriffstechniken und Exploit-Methoden beherrschen.
- Sicheres LLM-Anwendungsdesign und defensive Schutzmaßnahmen umsetzen.
Adversarial ML und Modell-Privacy-Angriffe
- Hauptkategorien adversarialer ML-Angriffe erkennen und einordnen.
- Adversariale Eingabeangriffe über unterschiedliche Datentypen hinweg ausführen.
- Techniken für Privacy-, Inferenz- und Modellextraktionsangriffe einsetzen.
- Robustheit, Vertrauenswürdigkeit und Risikoniveau von Modellen bewerten.
- Schutzstrategien für Datenprivacy und Modellresilienz entwickeln und anwenden.
Daten- und Trainingspipeline-Angriffe
- Aufbau und Schwachstellen von KI-Daten- und Trainingspipelines analysieren.
- Datenverfälschungsangriffe und Angriffsszenarien praktisch umsetzen.
- Backdoors und Trojaner gezielt in das Modelltraining einschleusen.
- Schutzmaßnahmen für Daten- und Trainingspipelines einrichten und anwenden.
Agentic AI und Modell-zu-Modell-Angriffe
- Aufbau und Schwachstellen aktionsorientierter KI-Systeme kennen.
- Übermäßige Handlungsfreiheit und Autonomie in KI gezielt ausnutzen.
- Multi-LLM- und Modell-zu-Modell-Angriffsvektoren erkennen und analysieren.
- Denial-of-Wallet-Risiken und unkontrollierten Ressourcenverbrauch einschätzen.
- KI-Workflows und Orchestrierungsebenen aktiv angreifen.
- Verteidigungsmaßnahmen für agentic KI-Anwendungen entwickeln und einsetzen.
KI-Infrastruktur- und Supply-Chain-Angriffe
- Aufbau und Integration von KI-Infrastrukturkomponenten analysieren.
- Sicherheitslücken in KI-Systemen, Frameworks und Deployment-Pipelines aufdecken.
- Missbrauchsmuster bei Tools, Plugins und APIs in KI-Anwendungen erkennen.
- KI-Lieferkettenbedrohungen und Abhängigkeitsrisiken eingehend bewerten.
- Schutzstrategien für KI-Infrastruktur und Lieferketten entwickeln und anwenden.
KI-Sicherheitstests und Risikobewertung
- Methodiken für KI-Sicherheitstests und Bewertungsverfahren kennenlernen.
- Red-Team-Ansätze zur offensiven KI-Bewertung einsetzen.
- KI-bezogene Sicherheitslücken erkennen, validieren und nachvollziehbar dokumentieren.
- Best Practices zur KI-Absicherung und Risikominderung anwenden.
KI-Vorfallanalyse und digitale Forensik
- KI-bezogene Sicherheitsvorfälle frühzeitig erkennen und gezielt reagieren.
- Log-Daten, Telemetrie und digitale Beweise aus KI-Systemen sichern und auswerten.
- Ursachen im Rahmen der Post-Incident-Analyse systematisch aufarbeiten.
Jetzt kostenlos beraten lassen
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 …
Was leistet die C|OASP-Zertifizierung in der Praxis?
- C|OASP vermittelt anwendbares Wissen zum gezielten Angriff auf KI-Systeme und deren Absicherung – Fähigkeiten, die Unternehmen aktuell dringend benötigen.
Weshalb ist Offensive AI Security aktuell so bedeutsam?
- KI-Modelle eröffnen neuartige Angriffsflächen. Wer diese frühzeitig versteht, erkennt kritische Sicherheitslücken, bevor Angreifer sie ausnutzen.
Welche Folgen hat fehlende AI-Security-Expertise?
- Kompromittierte Modelle, Datenverluste und übersehene Schwachstellen können erhebliche finanzielle und reputationsbezogene Schäden verursachen.
Worin hebt sich C|OASP von herkömmlichen Security-Zertifikaten ab?
- C|OASP fokussiert auf aktive Angriffstechniken gegen KI-Systeme statt auf reine Theorie – ein deutlicher Kompetenzvorsprung gegenüber herkömmlichen Zertifizierungen.
Welche Fähigkeiten vermittelt C|OASP?
- Der Kurs behandelt Prompt Injection, Model Exploitation, Adversarial Attacks und KI-Systemabsicherung – praxisnah und direkt im Berufsalltag einsetzbar.
Wie rasch ist das erlernte Wissen beruflich nutzbar?
- Die Kursinhalte orientieren sich an realen Bedrohungsszenarien und lassen sich unmittelbar in Projekten und im Unternehmensumfeld anwenden.
Warum lohnt sich AI-Security-Expertise gerade jetzt?
- Der KI-Sicherheitsmarkt wächst rasant. Früh aufgebaute Expertise verschafft klare Vorteile bei Karrierechancen und Vergütung.
Dein persönlicher Weg zur passenden Weiterbildung – wir beraten Dich individuell
Unsere erfahrenen Bildungsberater:innen begleiten Dich von der ersten Frage bis zum Start Deiner Weiterbildung.
