AI+ Ethical Hacker™

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Cybersicherheit trifft auf künstliche Intelligenz – hier entsteht die Zukunft des digitalen Schutzes. Moderne Angriffe erfordern smarte Strategien, und genau darum geht es: ethisches Hacken mit Köpfchen, Weitblick und modernster Technologie.

Themenfokus:

  • Analyse realer Angriffsszenarien und Sicherheitslücken.
  • Einsatz von KI zur Bedrohungserkennung und Abwehr.
  • Penetrationstests, Exploits und forensische Methoden.
  • Automatisierte Sicherheitsanalysen und Netzwerkschutz.
  • Strategien zur Prävention und Risikominimierung.

Dieser Kurs verbindet technisches Know-how mit praxisnaher Sicherheitsexpertise und schafft das Fundament für verantwortungsvolles Handeln im digitalen Raum – smart, effektiv und zukunftsorientiert.
 

Kursinhalte
  • Überblick zum ethischen Hacken
  • Vorgehensweisen im Ethical Hacking
  • Gesetzliche und organisatorische Vorgaben
  • Hacker-Kategorien samt Motivation
  • Strategien zur Informationsgewinnung
  • Footprinting und Reconnaissance
  • Netzwerk-Scanning
  • Methoden der Enumeration
  • KI im Kontext von Ethical Hacking
  • Fundamentale KI-Konzepte
  • Überblick moderner KI-Ansätze
  • Machine Learning in der Abwehr
  • NLP für sicherheitsrelevante Analysen
  • Deep Learning zur Bedrohungserkennung
  • Adversarial ML in Security-Szenarien
  • KI-gestützte Threat-Intelligence-Systeme
  • KI-basierte Automatisierung von Security-Prozessen
  • KI-gestützte Systeme zur Bedrohungserkennung
  • ML-Frameworks für sicherheitsrelevante Analysen
  • KI-basierte Tools für Penetrationstests
  • Verhaltensanalyse zur Identifikation von Abweichungen
  • KI-zentrierte Lösungen für Netzwerkschutz
  • Automatisierte Scanner für Schwachstellen
  • KI-Technologien in Websystemen
  • KI für Malware-Erkennung und -Auswertung
  • Kognitive Tools für adaptive Sicherheit
  • Grundprinzipien moderner Recon im Ethical Hacking
  • Vergleich klassischer und KI-basierter Informationsgewinnung
  • Automatisierte Betriebssystem-Erkennung durch KI
  • KI-optimierte Verfahren zum Port-Scanning
  • Netzwerkanalyse und Mapping mit Machine Learning
  • KI-gestützte Informationsgewinnung im Social Engineering
  • Einsatz von Machine Learning in OSINT-Prozessen
  • KI-basierte DNS-Analyse und zielgerichtete Profilbildung
  • KI-gestütztes automatisiertes Erkennen von Schwachstellen
  • KI-basierte Tools für Penetrationstests
  • Machine-Learning-Methoden für Exploit-Ansätze
  • KI-optimierte DAST-Verfahren
  • KI-gesteuertes Fuzzing
  • Adversarial Machine Learning im Pentesting
  • Automatisierte KI-Auswertung und Reporting
  • KI-unterstützte Modellierung von Bedrohungen
  • Ethische Aspekte und Herausforderungen KI-gelenkter Tests
  • Überwachtes Lernen zur Identifikation von Bedrohungen
  • Unüberwachtes Lernen zur Erkennung von Anomalien
  • Verstärkendes Lernen für dynamische Schutzmechanismen
  • NLP zur Verarbeitung sicherheitsrelevanter Informationen
  • Verhaltensanalyse durch maschinelle Lernmodelle
  • Ensemble-Modelle für präzisere Gefahrenprognosen
  • Feature Engineering für optimierte Analyseabläufe
  • ML-Techniken für Endpunktschutz
  • Erklärbare KI zur nachvollziehbaren Bedrohungsbewertung
  • Verhaltensbiometrie zur Identitätsprüfung
  • ML-Modelle zur Bewertung des Nutzungsverhaltens
  • Analyse auffälliger Netzwerkaktivitäten
  • Monitoring des Endpunktverhaltens
  • Zeitreihenbasierte Erkennung von Abweichungen
  • Heuristische Verfahren zur Anomaliedetektion
  • KI-gestützte aktive Bedrohungssuche
  • Untersuchung von Nutzer- und Entitätsmustern (UEBA)
  • Zentrale Aspekte und Herausforderungen der Verhaltensanalyse
  • Automatisierte Risikoanalyse durch KI
  • Machine-Learning-basierte Bedrohungseinstufung
  • Einbindung aktueller Threat-Intelligence
  • Vorhersagende Analysen für Incident-Reaktionen
  • KI-gestützte digitale Forensik
  • Automatisierte Maßnahmen zur Eindämmung und Entfernung
  • Verhaltensbasierte Analyse im Incident-Response-Prozess
  • Optimierung durch ML-gestütztes Feedback
  • Effiziente Zusammenarbeit von Mensch und KI im Incident-Handling
  • KI-Methoden für moderne Authentifizierungsprozesse
  • Verhaltensbasierte Biometrie für präzise Zugriffskontrolle
  • KI-gestützte Erkennung von Unregelmäßigkeiten im IAM
  • Dynamische Zugriffsregeln durch Machine-Learning-Modelle
  • KI-optimiertes Privileged Access Management (PAM)
  • Fortlaufende Authentisierung per lernenden Verfahren
  • Automatisierte User-Provisionierung und -Deprovisionierung
  • Risikoadaptive Authentifizierung durch KI
  • KI-Einsatz in Identitätssteuerung und Administration (IGA)
  • Angriffsformen gegen Modelle der Künstlichen Intelligenz
  • Sicherheitsorientierte Methoden für Trainingsprozesse
  • Wahrung von Datenschutz innerhalb KI-gestützter Systeme
  • Geschützte Auslieferung produktiver KI-Anwendungen
  • Transparenz sowie nachvollziehbare Modellentscheidungen
  • Stabilität und Resistenz gegenüber Störungen in KI
  • Sicheres Weitergeben und Verteilen von trainierten Modellen
  • Permanente Analyse sowie Erkennung KI-spezifischer Gefahren
  • Ethische Urteilsfindung für cyber­sicherheitsrelevante Entscheidungen
  • Fairness und Bias-Reduktion innerhalb KI-gestützter Modelle
  • Offenheit und Nachvollziehbarkeit von KI-Prozessen
  • Datenschutzanforderungen bei KI-basierter Abwehr
  • Verantwortung und Rechenschaft in KI-Sicherheitsstrukturen
  • Ethische Regeln für den Austausch sicherheitsrelevanter Informationen
  • Menschenrechtsaspekte im Zusammenspiel von KI und Cyberabwehr
  • Befolgung gesetzlicher Vorgaben und ethischer Richtlinien
  • Verantwortungsbewusstes Hacken und transparente Schwachstellenmeldung
  • Fallstudie 1: KI-basierte Bedrohungserkennung und automatische Gegenmaßnahmen
  • Fallstudie 2: Verantwortungsbewusstes Hacking mit KI-Einbindung
  • Fallstudie 3: KI-gestützte Prozesse im Identity- und Access-Management
  • Fallstudie 4: Sicherheitsorientierte Implementierung von KI-Lösungen
  • KI-Tools begreifen
  • Anwendungsfälle
  • Praxisübungen mit KI-Tools