Fachbereich-Schulung
KI in der Cybersecurity
KI-Schulung für IT-Security-Teams: Bedrohungserkennung, Incident Response, KI-Systeme absichern und Datenschutz bei KI-Nutzung – 1 Tag.
Schulungsziel
Teilnehmende lernen, KI für Bedrohungserkennung, Incident Response und die Absicherung von KI-Systemen einzusetzen. Das Training adressiert sowohl den defensiven Einsatz von KI als auch den Schutz vor KI-gestützten Angriffen.
Agenda
- Bedrohungslandschaft 2025/26: KI-gestützte Angriffe
- KI-gestützte Angriffserkennung mit SIEM und XDR
- Automatisierte Incident Response
- KI-Systeme absichern: Red Teaming und Adversarial Testing
- Deepfake- und Social-Engineering-Erkennung
- Datenschutz und Compliance bei KI-Nutzung
Was Sie mitnehmen
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Häufige Fragen
Welche KI-gestützten Cyberangriffsmethoden sind 2025 am häufigsten und gefährlichsten?
Die größten KI-gestützten Bedrohungen 2025 sind: Deepfake-Phishing (KI-generierte Stimmen und Videos von Führungskräften für CEO-Fraud), automatisierte Spear-Phishing-E-Mails in perfekter Sprachqualität, KI-gestützte Schwachstellensuche in Systemen sowie polymorphe Malware, die ihr Erscheinungsbild ständig verändert. Diese Angriffe sind schneller, skalierbarer und personalisierter als je zuvor.
Wie erkennt KI Phishing-Angriffe schneller als traditionelle regelbasierte Sicherheitssysteme?
KI-Systeme analysieren E-Mail-Muster, Absenderverhalten, Links und Sprachmerkmale in Echtzeit und erkennen Abweichungen vom Normalverhalten – auch bei neuartigen Angriffen, für die noch keine Signaturen existieren. Traditionelle Systeme reagieren nur auf bekannte Muster. KI kann zudem die Kommunikationsnetzwerke von Absendern analysieren und verdächtige Kontakte identifizieren, bevor eine Phishing-Mail geöffnet wird.
Was ist Adversarial Testing und Red Teaming bei KI-Systemen und warum ist es für Unternehmen wichtig?
Adversarial Testing prüft, ob KI-Systeme durch manipulierte Eingaben (z.B. speziell präparierte Bilder oder Texte) zu Fehlentscheidungen gebracht werden können. Red Teaming simuliert gezielte Angriffe auf KI-Modelle. Für Unternehmen ist das wichtig, weil KI-Systeme in kritischen Prozessen (Zutrittskontrolle, Fraud-Detection) durch solche Angriffe ausgehebelt werden können, wenn sie nicht systematisch getestet werden.
Wie können Unternehmen KI-gestützte Incident Response einführen, ohne bestehende Sicherheitsprozesse zu destabilisieren?
Der empfohlene Ansatz ist ein schrittweiser Einstieg: Zunächst KI als Unterstützung für Analysten einführen (Triage, Priorisierung, Korrelation von Alerts), bevor automatische Gegenmaßnahmen aktiviert werden. Klare Eskalationspfade, definierte Automatisierungsschwellen und regelmäßige Red-Team-Tests der KI-Reaktionen sichern die Zuverlässigkeit. Tools wie Microsoft Sentinel, Splunk SOAR oder Palo Alto Cortex XSOAR bieten einen strukturierten Einstieg.
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