AI Developer Professional with EC-Council Certified Ethical Hacker

Diese Weiterbildung qualifiziert für zwei eng verwandte, aber klar unterschiedliche Rollen: die des professionellen KI-Entwicklers und die des zertifizierten ethischen Hackers. Der Bestandteil AI Developer Professional richtet sich an Fachkräfte, die KI-Systeme nicht nur anwenden, sondern professionell konzipieren und entwickeln — von der Systemarchitektur über modellgetriebene APIs bis hin zu skalierungsfähigen Produktionslösungen. Der Bestandteil EC-Council Certified Ethical Hacker (CEH v12/v13) schärft das offensive Sicherheitsdenken: Angriffsvektoren erkennen, autorisierte Penetrationstests durchführen und Schwachstellenberichte professionell erstellen. Die Verbindung ist strategisch sinnvoll, weil KI-Entwickler zunehmend gefordert sind, ihre Systeme nicht nur zu bauen, sondern auch gegen gezielte Angriffe abzusichern. Wer aus der Perspektive eines Angreifers denken kann, entwickelt robustere, sicherheitsorientiertere KI-Lösungen.

Modul 1 — AI Developer Professional: Systemarchitektur und KI-Entwicklung Als professioneller KI-Entwickler geht es nicht nur darum, Modelle zu trainieren, sondern vollständige KI-Systeme zu konzipieren und zu realisieren. Dieser Block vermittelt Architekturprinzipien, Entwicklungsparadigmen und produktionstaugliche Implementierungsmuster für KI-Anwendungen.

• Architekturmuster für KI-Systeme: Batch-Verarbeitung, Echtzeit-Inferenz, Event-driven Pipelines
• Design von Daten- und Modell-Pipelines mit Orchestrierungstools (Apache Airflow, Prefect)
• Containerisierung von KI-Workloads mit Docker und Kubernetes
• REST-API-Entwicklung für ML-Modelle (FastAPI, Flask) mit Authentifizierung und Rate Limiting
• Versionskontrolle für Modelle und Experimente (MLflow, DVC)
• Performance-Optimierung: Modell-Quantisierung, Batching und Caching-Strategien

Modul 2 — Sichere KI-Entwicklung: Sicherheitsarchitektur für ML-Systeme Dieser Abschnitt bildet die inhaltliche Brücke zwischen den beiden Kursbestandteilen. Teilnehmende lernen, welche spezifischen Sicherheitsrisiken für KI-Systeme bestehen und wie diese bereits in der Entwicklungsphase adressiert werden.

• OWASP Machine Learning Security Top 10: Klassifizierung und Priorisierung
• Sichere API-Gestaltung: Input-Validierung, Output-Sanitisierung und Authentifizierungskonzepte
• Adversariale Robustheit: Modelle gegen gezielte Manipulationen trainieren
• Datenschutz in ML-Pipelines: Differential Privacy und Federated Learning-Grundlagen
• Threat Modeling für KI-Systeme: STRIDE-Methode auf Modell-Pipelines angewendet
• Audit Logs und Monitoring für den sicheren KI-Betrieb

Modul 3 — EC-Council CEH: Angriffsmethodik und Penetrationstests Dieser Abschnitt folgt dem offiziellen CEH-Lehrplan und vermittelt den strukturierten Ablauf autorisierter Penetrationstests von der Aufklärung bis zur Dokumentation. Im Unterschied zur allgemeinen CEH-Vorbereitung wird der Fokus auf Angriffsvektoren gelegt, die für KI-Entwickler besonders relevant sind.

• Reconnaissance: passive und aktive Informationsbeschaffung über Zielsysteme
• Scanning und Enumeration: Nmap, Nessus, OpenVAS in autorisierten Testumgebungen
• Exploitation: Metasploit-Framework, CVE-Nutzung, Privilege Escalation
• Web-Application-Hacking: Burp Suite, SQL-Injection, SSRF, JWT-Manipulation
• Cloud-Penetrationstesting: Angriffe auf fehlkonfigurierte AWS- und Azure-Umgebungen
• Reporting: strukturierte Befundkategorisierung, CVSS-Bewertung und Management-Zusammenfassung

Modul 4 — Prüfungsvorbereitung CEH und integrierte KI-Sicherheitsszenarien Der abschließende Block verknüpft beide Kursbestandteile in praxisnahen Szenarien und bereitet gezielt auf die CEH-Prüfung vor.

• Simulation eines vollständigen Penetrationstests auf einer KI-API-Infrastruktur
• CEH v12/v13-Prüfungsformat: Aufbau, Zeitlimit, Domänengewichtung und Fragetypen
• Wiederholung schwacher Themenfelder anhand individueller Lernstandsanalyse
• Dokumentation und Präsentation von Penetrationstest-Ergebnissen
• Einordnung neuer Angriffsvektoren aus CEH v13: KI-gestützte Cyberwaffen und Deepfakes
• Abschlusssimulation mit Feedback-Runde

Ergänzend zu den Modulen durchlaufen Teilnehmende einen strukturierten Praxisblock mit folgenden Aufgaben.

• Entwicklung einer vollständigen ML-API mit Authentifizierung und Input-Validation
• Containerisierung des Modell-Services mit Docker und Deployment über Kubernetes-Manifeste
• Threat Modeling einer KI-Pipeline nach der STRIDE-Methode
• Autorisierter Penetrationstest einer REST-API in einer abgeschlossenen Laborumgebung
• Angriff auf eine bewusst unsicher konfigurierte ML-API und Dokumentation der Befunde
• Demonstration eines adversarialen Angriffs auf ein eigenes Klassifikationsmodell
• Nutzung von Burp Suite für einen Web-Application-Test in einer legalen Testumgebung
• CVSS-Bewertung von fünf simulierten Schwachstellen und Erstellung eines Risiko-Rankings
• Erstellung eines vollständigen Penetrationstest-Berichts nach professionellem Standard
• Implementierung eines einfachen Differential-Privacy-Mechanismus in einem Trainingsskript
• CEH-Prüfungssimulation mit zeitlicher Begrenzung und anschließender Lückenanalyse
• Präsentation und Diskussion einer Sicherheitsanalyse vor der Lerngruppe

Ein Beratungsgespräch vor Kursstart legt den individuellen Lernplan fest. Der Live-Unterricht findet im virtuellen Klassenzimmer statt; in den New Horizons-Centern steht ein vollausgestatteter PC-Arbeitsplatz mit zwei Bildschirmen zur Verfügung. Eine HomeOffice-Teilnahme ist genehmigt.

Diese Weiterbildung richtet sich an IT-Fachkräfte, die professionell KI-Systeme entwickeln und gleichzeitig Sicherheitsverantwortung übernehmen möchten.

• Softwareentwickler mit KI-Ambitionen, die sichere Systemarchitektur beherrschen wollen
• Machine-Learning-Engineers, die offensive Sicherheitsmethoden kennenlernen möchten
• IT-Sicherheitsprofis, die in KI-Entwicklungsprojekte einsteigen wollen
• DevSecOps-Fachkräfte, die ML-Systeme in ihren Sicherheitsworkflow integrieren
• Technische Projektmanager, die KI- und Sicherheitsrisiken fundiert einschätzen möchten

Die Weiterbildung läuft im Combined-Learning-Format: Live-Trainingseinheiten im virtuellen Klassenzimmer wechseln mit angeleiteten Selbstlernphasen ab. Praxiserfahrene Trainer gestalten den Unterricht durch Theorieinputs, Demo-Sessions, geführte Labs und Gruppenszenarien. Laborumgebungen für Penetrationstests sind isoliert und erlauben sicheres, rechtskonformes Üben. Für den KI-Entwicklungsteil werden Cloud-Sandbox-Umgebungen und lokale Docker-Setups eingesetzt. Prüfungssimulationen sind in den Kursablauf integriert.

Die Weiterbildung dauert mehr als einen Monat bis zu drei Monate in Vollzeit. Die Module sind kombinierbar und die genaue Dauer wird im individuellen Lernplan festgelegt. Für Teilnehmende mit starker Vorbildung in einem der beiden Bereiche kann der Ablauf entsprechend angepasst werden.

Teilnehmende erhalten nach Abschluss ein trägerinternes Lehrgangszertifikat von New Horizons. Für die externe CEH-Zertifizierungsprüfung — abgelegt direkt beim EC-Council — wird gezielt vorbereitet; bestandene Prüfungen werden vom EC-Council als Certified Ethical Hacker (CEH) v12/v13 zertifiziert. Das CEH ist kein staatlicher Abschluss, aber eines der international bekanntesten Zertifikate im Bereich der offensiven IT-Sicherheit.

Die Qualifikation als AI Developer Professional mit CEH-Kompetenz besetzt eine Schnittstelle, die in vielen Organisationen noch unbesetzt ist. KI-Entwicklung und Sicherheitsarchitektur werden häufig als getrennte Disziplinen behandelt — mit der Folge, dass KI-Systeme gebaut werden, die zwar funktionieren, aber grundlegende Sicherheitsanforderungen nicht erfüllen. Absolventen dieser Weiterbildung können diesen blinden Fleck schließen. Im Alltag bedeutet das: Wer eine KI-API entwickelt und gleichzeitig weiß, wie ein Angreifer sie testen würde, schreibt von Anfang an sichereren Code. Wer Threat Modeling beherrscht, erkennt Risiken in der Architektur, bevor sie zum Einfallstor werden. Diese Qualifikation ist besonders in regulierten Branchen (Finanzwesen, Gesundheitswesen, kritische Infrastrukturen) gefragt, wo KI-Systeme strengen Sicherheitsanforderungen unterliegen. Das CEH-Zertifikat als externer Nachweis durch den EC-Council kombiniert mit der Entwicklungskompetenz aus dem AI Developer Professional-Teil schafft ein Profil, das auf dem Arbeitsmarkt für Senior-Positionen in KI-Sicherheit, DevSecOps-mit-ML-Fokus und Sicherheitsarchitektur geeignet ist.