Lerne, wie ML-Modelle, LLMs und Detection Engineering echte Security-Teams messbar schneller machen.
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Erkenne Angriffe früher, priorisiere sauber, reagiere schneller: von SIEM/XDR bis SOAR und GenAI im SOC.
Erkennen, priorisieren, reagieren: Security-Prozesse, die mitlernen statt nur ausführen.
Von Identity-first bis AI-gestützter Detection: Zero Trust so umsetzen, dass Audit, Cloud und SOC zusammenpassen.
Vom Log-Chaos zu belastbaren Alerts, Cases und Response Playbooks.
Von Prompt Injection bis Model Theft: Schutzmaßnahmen, Tests und Governance für produktive KI-Systeme.
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KI für Cyber Security bedeutet nicht „Tool einschalten und fertig“, sondern belastbare Verfahren für Erkennung, Priorisierung und Reaktion. In dieser Kategorie findest du Weiterbildungen, die Security-Praxis mit Machine Learning und LLMs verbinden: von Feature Engineering für Security-Daten über Anomalieerkennung bis zu KI-gestützter Triage in SOC-Workflows.
Du arbeitest an realistischen Use Cases wie Phishing- und BEC-Erkennung, Malware-Klassifikation, UEBA, Alert-Noise-Reduktion, Log- und EDR-Analysen sowie der Automatisierung von Playbooks in SOAR. Ein Schwerpunkt liegt auf Detection Engineering: saubere Datenpipelines, Evaluationsmetriken (Precision/Recall, ROC, Cost of False Positives), Drift-Erkennung und reproduzierbare Tests.
Zusätzlich adressieren die Kurse neue Angriffsflächen durch KI: Prompt Injection, Data Poisoning, Model Stealing, Shadow AI und Risiken in RAG-Systemen. Du lernst, wie du KI-Systeme absicherst, Governance und Compliance (z.B. EU AI Act) einordnest und KI so einsetzt, dass Ergebnisse auditierbar und operativ nutzbar bleiben.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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.
