Weiterbildungen zu KI für Cyber Security richten sich an SOC-Analysten, Incident Responder, Detection Engineers, Security Architects und alle, die Security-Daten in verwertbare Entscheidungen übersetzen müssen. Der Druck steigt: Angreifer nutzen Automatisierung, LLMs beschleunigen Social Engineering, und gleichzeitig wachsen Logmengen aus SIEM, EDR, Cloud und Identity. KI kann hier einen echten Unterschied machen, wenn sie richtig implementiert und gemessen wird.
In dieser Kurs-Kategorie lernst du praxisnah, wie Machine Learning in der IT-Sicherheit eingesetzt wird: Anomalieerkennung in Zeitreihen, Clustering für Threat Hunting, Klassifikation für Phishing, Malware oder verdächtige Prozesse sowie Priorisierung von Alerts. Ein wichtiger Teil ist die Datenarbeit: Parsing, Normalisierung, Labeling-Strategien, Umgang mit Imbalance, sowie der Aufbau von Features aus Netzwerk-, Endpoint- und Identity-Telemetrie. Du lernst außerdem, wie du Modelle evaluierst und in Betrieb bringst, inklusive Monitoring, Drift-Erkennung und kontrollierten Rollouts.
Ein zweiter Schwerpunkt ist GenAI im Security-Alltag: LLMs für Log-Zusammenfassungen, Case Triage, Query-Generierung (z.B. KQL/SPL), Knowledge Retrieval über RAG und die Automatisierung von Runbooks. Gleichzeitig behandeln die Kurse die Schattenseiten: Prompt Injection, Jailbreaks, Data Leakage, Data Poisoning und Risiken durch unkontrollierte Nutzung von Copilots und Shadow AI. Du erhältst Methoden, um KI-Systeme abzusichern, Policies zu definieren und Anforderungen aus Governance und Regulierung (inklusive EU AI Act) in Security-Prozesse zu übersetzen.
Das Ziel: weniger False Positives, schnellere Reaktionszeiten, nachvollziehbare Entscheidungen und ein SOC, das KI als Werkzeug nutzt statt sich von ihr abhängig zu machen.
