AI+ Security Level 3™

5 Tage

WalkIn® Training in Englisch


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Fortschrittliche KI-Sicherheit trifft auf echte Praxis. Hier geht es um intelligente Abwehrstrategien, automatisierte Schutzsysteme und den Einsatz moderner Technologien für maximale Cyber-Resilienz.

Themenfokus:

  • Aufbau selbstlernender Sicherheitsmodelle.
  • Automatisierte Bedrohungserkennung mit KI.
  • Predictive Defense und Angriffssimulationen.
  • Sicheres Handling sensibler Daten.
  • Strategien für resiliente IT-Infrastrukturen.
  • Ethische und regulatorische Aspekte moderner KI-Sicherheit.

Ein Kurs für alle, die Cybersicherheit nicht nur verstehen, sondern neu denken – technisch, zukunftsorientiert und praxisnah umgesetzt.
 

Kursinhalte
  • Zentrale Prinzipien von KI und ML für sichere Systeme
  • Praktische KI-Nutzung in der Cyberabwehr
  • Aufbau effizienter ML-Workflows für Sicherheitszwecke
  • Typische Hürden beim Einsatz von KI in Sicherheitsumgebungen
  • Aufbau effizienter Feature-Extraktion für sicherheitsrelevante Datensätze
  • Einsatz von Supervised Learning zur präzisen Bedrohungsklassifizierung
  • Nutzung von Unsupervised Learning für zuverlässige Anomalieerkennung
  • Konzeption reaktionsschneller Systeme für die Echtzeit-Detektion von Angriffen
  • CNN-Architekturen zur Identifikation von Gefahren
  • RNNs und LSTMs für sicherheitsrelevante Muster
  • Autoencoder zum Aufspüren ungewöhnlicher Aktivitäten
  • Adversariale Methoden im Deep-Learning-Kontext der Sicherheit
  • Grundlagen zu Angriffstechniken gegen KI-Modelle
  • Strategien zur Abwehr adversarialer Manipulation
  • Adversarial Testing und Red-Teaming-Ansätze für KI
  • Aufbau widerstandsfähiger KI-Modelle gegen Störangriffe
  • KI-basierte Systeme für Intrusion Detection
  • KI zur Identifikation von DDoS-Attacken
  • KI-gesteuertes Aufspüren atypischer Netzwerkaktivitäten
  • Aufbau widerstandsfähiger Netzwerkstrukturen durch KI
  • KI-basierte Analyse zur Identifikation und Einstufung von Schadsoftware
  • KI für automatisierte Endpunkt-Erkennung und Reaktionsprozesse (EDR)
  • KI-optimierte Suche nach versteckten Gefahren
  • Einsatz kompakter KI-Modelle für ressourcenschwache Geräte
  • Gestaltung resilienter KI-Frameworks
  • Verschlüsslungstechniken für KI-Sicherheitsprozesse
  • Sicherstellung von Modellverständlichkeit und Offenheit im Sicherheitskontext
  • Performance-Feintuning für KI-Schutzsysteme
  • KI-basierte Absicherung von Cloud-Umgebungen
  • Container-KI-Schutz
  • KI-Absicherung serverloser Architekturen
  • KI-DevSecOps
  • Basiswissen zu KI-Blockchain-Kopplung
  • KI für Analyse und Erkennung von Manipulationen
  • Sicherheitsaspekte bei Smart-Contract-Automationen
  • KI-optimierte Mechanismen für Konsens und Prüfung
  • KI-gestützte Auswertung von Nutzungsverhalten im IAM
  • KI-basierte Erweiterung der Multi-Faktor-Authentifizierung
  • KI-Integration für Zero-Trust-Sicherheitsmodelle
  • KI-Optimierung rollenorientierter Zugriffskontrollen (RBAC)
  • KI-basierte Absicherung urbaner Smart-City-Infrastrukturen
  • KI-gestützte Schutzmechanismen für industrielle IoT-Systeme
  • KI-Kontrollmodelle für autonome Fahrzeugplattformen
  • KI-gestützte Sicherheitskonzepte für Smart-Home- und Consumer-IoT-Umgebungen
  • Klärung der zentralen Projektanforderungen
  • Gestaltung der intelligenten Sicherheitslösung
  • Implementierung und Monitoring des Schutzsystems
  • Finalpräsentation des Projektergebnisses inklusive Bewertung
  • Agenten Grundlagen
  • Analysen
  • Praxis mit Agenten