ML, LLMs und Detection Engineering gezielt für SOC, Threat Hunting und Response einsetzen
Alle Kurse anzeigenKI verändert Cyber Security nicht abstrakt, sondern direkt im Alltag von SOC, Incident Response und Security Engineering: mehr Telemetrie aus SIEM, EDR, Cloud und Identity, mehr automatisierte Angriffe und weniger Zeit für saubere Entscheidungen. In dieser Kategorie findest du Weiterbildungen, die Machine Learning, LLMs und Detection Engineering mit konkreten Security-Use-Cases verbinden. Es geht um belastbare Verfahren für Erkennung, Priorisierung und Reaktion, nicht um Blackbox-Versprechen.
Du lernst, wie Security-Daten vorbereitet, Modelle bewertet, LLM-Workflows abgesichert und Ergebnisse in operative Prozesse überführt werden. Dazu gehören Phishing- und Scam-Erkennung, Malware-Analyse, KI-gestützte Triage, RAG für Security-Wissen, UEBA, Alert-Noise-Reduktion und Governance-Fragen rund um Shadow AI. Für den Einstieg in zertifizierbare KI-Security-Themen passt ergänzend die CompTIA SecAI+ Vorbereitung.
KI-gestützte Angriffserkennung und IR-Workflows für SOC, SIEM/XDR, SOAR und GenAI
Vom Alert zur kontrollierten Response: KI, SOAR und GenAI sicher im SOC einsetzen
Zero Trust, Identity Security und KI-gestützte Detection für belastbare Cloud- und SOC-Sicherheit
Logdaten mit KI priorisieren, Detection Rules härten und SOC-Reaktionen messbar beschleunigen
LLM-Apps, RAG und Agenten gegen Prompt Injection, Datenabfluss und Model Theft absichern
Unsichtbare KI-Nutzung erkennen, Datenabfluss verhindern und klare Governance-Regeln etablieren
KI-Chatbots rechtssicher einsetzen: DSGVO, AI Act, Urheberrecht und Haftung an einem Tag
Agenten sicher betreiben: Tracing, Guardrails, Evals und Kostenkontrolle für produktionsnahe KI
Prompt-Injection, Datenabfluss und Agentenmissbrauch in LLM-Anwendungen systematisch absichern
Vom KI-Use-Case zur auditfähigen Entscheidung mit Guardrails, Risikoregister und Nachweisen
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
KI-Governance in der Praxis: Risiken erkennen und steuern
Von I/Q-Daten zu belastbaren Hinweisen: Detektion, Klassifikation, Attribution
Rechtssichere KI-Nutzung, Risikoklassen und KI-Kompetenz nach Art. 4 praxisnah verstehen
Offizielles Microsoft-Training für KI-Workloads: Identitäten, Datenpfade und Defender-Signale absichern
KI-Risiken bewerten, Modelle absichern und AI Security Governance für SOC und DevSecOps prüfungsnah trainieren
Advanced-Training für Enterprise Defense, Governance, Cloud- und Hybrid-Security sowie prüfungsnahe CAS-005-Szenarien
Wir arbeiten direkt an euren eigenen Themen - effizient und praxisnah.
Copilot sicher bereitstellen, steuern und mit Agents, Graph-Connectors und Purview erweitern
KI-Angriffe erkennen, Schutzketten aufbauen und Kontrollen für Netzwerk, Cloud, Endpoint und LLM-Betrieb verankern
Erkenne, härte und untersuche KI-gestützte Angriffe auf LLMs, RAG-Systeme und Agenten
GenAI-Workloads absichern: Daten, Identitäten, RAG und APIs kontrolliert in der Cloud betreiben
Belastbare Scam-Erkennung für E-Mail, Chat und Webformulare mit KI, Metriken und Playbooks
Baue robuste IoT-Security mit KI-gestützter Erkennung, Zero Trust und nachweisbarer Protokollhygiene.
Wir helfen dir kurz weiter und empfehlen dir das passende Training.
KI-gestützte SOC-Workflows sicher steuern: Triage, Hunting, Governance und Nachvollziehbarkeit
Realistische KI-Phishing-Tests entwickeln, Risiken messen und Awareness wirksam verbessern
Baue eine belastbare Detection-Pipeline aus Logs, Samples und ML, ohne dich auf Signaturen zu verlassen.
Security by Design für Trainingsdaten, ML-Pipelines und Modellartefakte ohne Compliance-Blindflug
Angriffswege auf KI realistisch testen, Abwehr wirksam nachweisen, Risiken auditierbar dokumentieren
KI-Signale aus Logs, Geräten und Identitäten in sichere Zugriffsentscheidungen übersetzen
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
Keine Schulungen gefunden
Bitte passe deine Filter an.
KI für Cyber Security bedeutet nicht „Tool einschalten und fertig“, sondern methodisch saubere Verfahren für Erkennung, Priorisierung, Analyse und Reaktion. Die Weiterbildungen in dieser Kategorie verbinden Security-Praxis mit Machine Learning und LLMs: von Feature Engineering für Security-Daten über Anomalieerkennung bis zur KI-gestützten Triage in SOC-Workflows.
Behandelt werden realistische Use Cases wie Phishing- und BEC-Erkennung, Malware-Klassifikation, UEBA, Alert-Noise-Reduktion, Log- und EDR-Analysen sowie Automatisierung von Playbooks in SOAR. Ein Schwerpunkt liegt auf Detection Engineering: belastbare Datenpipelines, Evaluationsmetriken wie Precision, Recall, ROC und False-Positive-Kosten, Drift-Erkennung sowie reproduzierbare Tests. Für operative Response-Prozesse bietet das Certified Incident Handler Training eine passende Ergänzung.
Zusätzlich adressieren die Schulungen neue Angriffsflächen durch KI: Prompt Injection, Data Poisoning, Model Stealing, Shadow AI, Data Leakage und Risiken in RAG-Systemen. Teilnehmerinnen und Teilnehmer lernen, wie KI-Systeme abgesichert, Zugriffskonzepte definiert und Ergebnisse nachvollziehbar dokumentiert werden. Für technische Verteidigungsstrategien rund um KI empfiehlt sich außerdem das Training Defensive KI: IT-Infrastruktur wirklich absichern.
Die Kategorie richtet sich an Security-Teams, die KI nicht isoliert betrachten, sondern in bestehende SOC-, IR-, IAM- und Governance-Prozesse einordnen. Dazu gehören Workflows für Human-in-the-Loop-Freigaben, Logging und Auditability, sichere Prompt- und Output-Policies sowie kontrollierte Rollouts von Modellen im produktiven Security-Betrieb.
Die Schulungen eignen sich für SOC-Analystinnen und SOC-Analysten, Incident Responder, Threat Hunter, Detection Engineers, Security Engineers, Security Architects sowie Data- und ML-Praktikerinnen und -Praktiker mit Security-Bezug. Auch Verantwortliche für Governance, Risk und Compliance profitieren, wenn Shadow AI, EU AI Act, GenAI-Risiken und auditierbare KI-Prozesse eingeordnet werden müssen.
Hilfreich sind Grundlagen in Netzwerken, Logdaten, SIEM, EDR, Incident Response und ein Basisverständnis von Statistik. Viele Schulungen führen Machine-Learning-Grundlagen anhand von Security-Use-Cases ein und vertiefen anschließend Datenpipelines, Feature Engineering, Evaluationsmetriken und Betriebsfragen.
Du arbeitest an Use Cases wie Anomalieerkennung, Klassifikation, Alert-Priorisierung, Phishing-Erkennung, Malware-Analyse und LLM-gestützter Triage. Dazu kommen Feature Engineering für Security-Daten, Bewertung mit Precision und Recall, Drift-Erkennung, Monitoring und die Einbindung von Modellen in SOC- oder SOAR-Workflows.
LLMs unterstützen bei Log-Zusammenfassungen, Case Triage, Query-Generierung, Wissensrecherche über RAG und Dokumentation von Untersuchungsschritten. Entscheidend sind klare Zugriffskontrollen, geprüfte Datenquellen, Prompt- und Output-Policies sowie Human-in-the-Loop-Freigaben für kritische Aktionen.
Relevante Risiken sind Prompt Injection, Jailbreaks, Data Leakage, Data Poisoning, Model Stealing, unsichere RAG-Systeme und unkontrollierte Shadow-AI-Nutzung. Die Schulungen zeigen, wie solche Risiken erkannt, technisch begrenzt und in Governance- sowie Compliance-Prozesse eingebettet werden.
Ja, sofern Use Cases sauber begrenzt und Ergebnisse messbar gemacht werden. Besonders geeignet sind Aufgaben wie Alert-Noise-Reduktion, Triage, Log-Zusammenfassung, Query-Unterstützung und Mustererkennung. Für produktive Modelle bleiben Datenqualität, Monitoring, Drift-Erkennung und nachvollziehbare Entscheidungen entscheidend.
Für rollenübergreifende KI-Security- und GRC-Themen ist die CompTIA SecAI+ Vorbereitung eine passende Option. Sie eignet sich für Fachkräfte, die KI-Risiken, Security-Kontrollen und Governance strukturiert einordnen möchten.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Weiterbildungen zu KI für Cyber Security richten sich an SOC-Analystinnen und SOC-Analysten, Incident Responder, Threat Hunter, Detection Engineers, Security Architects sowie Data- und ML-Praktikerinnen und -Praktiker, die mit Security-Daten arbeiten. Der Druck in der IT-Sicherheit steigt: Angreifer nutzen Automatisierung, LLMs beschleunigen Social Engineering, und gleichzeitig wachsen Logmengen aus SIEM, EDR, Cloud, Netzwerk und Identity. KI leistet hier nur dann einen messbaren Beitrag, wenn Datenqualität, Evaluationsmetriken, Zugriffskontrollen und Betriebskonzepte sauber zusammenpassen.
In dieser Kategorie werden zentrale Einsatzfelder von Machine Learning in der IT-Sicherheit behandelt: Anomalieerkennung in Zeitreihen, Clustering für Threat Hunting, Klassifikation von Phishing, Malware oder verdächtigen Prozessen sowie Priorisierung von Alerts. Ein wichtiger Teil ist die Datenarbeit: Parsing, Normalisierung, Labeling-Strategien, Umgang mit Imbalance und Aufbau von Features aus Netzwerk-, Endpoint- und Identity-Telemetrie. Für spezialisierte Malware-Use-Cases ist der Malware-Analyse mit KI Grundkurs eine thematisch passende Vertiefung.
Ein zweiter Schwerpunkt ist GenAI im Security-Alltag: LLMs für Log-Zusammenfassungen, Case Triage, Query-Generierung mit KQL oder SPL, Knowledge Retrieval über RAG und Automatisierung von Runbooks. Gleichzeitig behandeln die Schulungen die Risiken: Prompt Injection, Jailbreaks, Data Leakage, Data Poisoning, unkontrollierte Copilot-Nutzung und Shadow AI. Teilnehmerinnen und Teilnehmer erhalten Methoden, um KI-Systeme abzusichern, Policies zu definieren und Anforderungen aus Governance und Regulierung inklusive EU AI Act in Security-Prozesse zu übersetzen.
Für Security-Teams mit starkem IAM-Bezug ergänzt das Training IAM mit KI: Angriffe stoppen, Zugriffe steuern die Themen rund um Identitäten, Zugriffsentscheidungen und KI-gestützte Angriffserkennung. Wer Phishing, Spam und Scam stärker untersuchen möchte, findet mit dem KI zur Spam und Scam Abwehr Training eine weitere Vertiefung. Das Ziel der Kategorie bleibt klar: weniger False Positives, schnellere Reaktionszeiten, nachvollziehbare Entscheidungen und Security-Teams, die KI als kontrolliertes Werkzeug nutzen.
