Künstliche Intelligenz (KI/AI) + Security Level 1

Cyberangriffe werden smarter — und die Abwehr muss es auch werden. Dieser Lehrgang verbindet zwei der dynamischsten Bereiche der IT-Branche: Künstliche Intelligenz und Cybersicherheit. Teilnehmende lernen, wie maschinelles Lernen eingesetzt wird, um Malware zu erkennen, Phishing-Angriffe zu identifizieren und Anomalien in Netzwerken zu detektieren — lange bevor ein klassisches regelbasiertes System reagiert. Der Kurs folgt dem offiziellen Curriculum des AI CERT AI Security Level 1 und schließt mit der entsprechenden Zertifizierung ab. Ergänzend bietet ein optionales Modul zu KI-Agenten für Sicherheitsanwendungen Raum für vertiefende Praxis.

Das erste Modulpaket schafft die sicherheitstechnischen Grundlagen, ohne die keine KI-basierte Abwehr funktionieren kann. Die Teilnehmenden wiederholen und vertiefen die Kernprinzipien der Cybersicherheit und lernen, Betriebssysteme und Netzwerke aus einer sicherheitsorientierten Perspektive zu betrachten.

• CIA-Triade: Vertraulichkeit, Integrität, Verfügbarkeit
• Grundlagen gängiger Betriebssystemkonzepte (Prozesse, Berechtigungen, Dateisysteme)
• Netzwerkprotokolle, Topologien und Kommunikationsmodelle
• Typische Bedrohungen: Malware, Phishing, Ransomware, Social Engineering
• Schwachstellenanalyse und Einordnung nach CVSS-Kriterien

Das zweite Modulpaket führt in die Welt der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ein. Der Fokus liegt dabei von Beginn an auf sicherheitsrelevanten Anwendungsfällen, sodass Theorie und Praxis eng verknüpft bleiben.

• Überwachtes und unüberwachtes Lernen im Überblick
• Grundlegende Python-Kenntnisse: Schleifen, Funktionen, Variablen und Datenstrukturen
• Datenvorbereitung und Feature Engineering für Sicherheitsdatensätze
• Klassifikationsalgorithmen zur Malware-Erkennung
• Clusteringverfahren für Netzwerkanomalien

Das dritte Modulpaket verbindet KI-Methodik direkt mit Sicherheitsanwendungen. Dieses Herzstück des Lehrgangs zeigt, wie maschinelle Lernverfahren konkret gegen reale Bedrohungen eingesetzt werden.

• Anomalieerkennung in Netzwerkverkehr mit ML-Modellen
• Phishing-Erkennung durch Textklassifikation
• Malware-Klassifikation auf Basis von Verhaltensprofilen
• Angriffsprognose und präventive Maßnahmen
• Bewertung und Vergleich von KI-Sicherheitstools

Das vierte Modulpaket behandelt Reaktion und Wiederherstellung nach Sicherheitsvorfällen sowie Open-Source-Werkzeuge für den Sicherheitsalltag. Teilnehmende erarbeiten strukturierte Vorgehensweisen für den Ernstfall und lernen bewährte Werkzeuge aus dem Open-Source-Ökosystem kennen.

• Incident-Response-Prozess: Phasen, Rollen und Kommunikation
• Forensische Grundlagen und Log-Analyse
• Disaster Recovery: Backup-Strategien und Wiederherstellungspläne
• Einsatz ausgewählter Open-Source-Sicherheitstools (z. B. Wireshark, Snort, OSSEC)
• Absicherung zukünftiger KI-Systeme gegen adversariale Angriffe

Praxisblock: Capstone-Projekt und Zertifizierungsvorbereitung

• Vollständiges Sicherheits-Szenario im Capstone-Projekt bearbeiten
• KI-basiertes Erkennungssystem für einen definierten Angriffsvector entwickeln
• Python-Skripte für automatisierte Bedrohungserkennung schreiben
• Ergebnisse präsentieren und kritisch diskutieren
• Prüfungsformat und -inhalte der AI CERT-Zertifizierung kennenlernen
• Probeprüfungen unter Examensbedingungen absolvieren
• Rezertifizierungsanforderungen verstehen und Vorbereitung dokumentieren
• Optionales Modul: KI-Agenten für Security-Automatisierung erkunden
• Reale Sicherheitsvorfälle aus Fallstudien nachvollziehen
• Teamarbeit in simulierten Security-Operations-Center-Szenarien
• Sicherheitslücken in Muster-Systemen durch KI-Analyse identifizieren
• Reflexion des eigenen Lernfortschritts und Lernplan für Rezertifizierung

Der individuelle Lernplan, der vor Kursbeginn im Beratungsgespräch erarbeitet wird, berücksichtigt bestehende Python- und Sicherheitskenntnisse und stellt sicher, dass Grundlagen bei Bedarf gezielt vertieft werden, ohne Zeit zu verschwenden.

Dieser Kurs richtet sich an IT-Fachkräfte und Sicherheitsinteressierte, die die Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz und Cybersicherheit professionell erschließen möchten.

• IT-Sicherheitsbeauftragte und Security-Analysten, die KI-Methoden in ihre Arbeit integrieren wollen
• Entwicklerinnen und Entwickler mit Python-Grundkenntnissen, die sich in Richtung Security spezialisieren
• Netzwerk- und Systemadministratoren, die ihre Abwehrkompetenz durch ML-Kenntnisse erweitern möchten
• Fach- und Führungskräfte aus dem IT-Bereich, die KI-Sicherheitsrisiken strategisch bewerten müssen
• Quereinsteiger mit IT-Hintergrund und Interesse an modernen Abwehrtechnologien

Der Kurs wird überwiegend im Combined Learning-Format durchgeführt, das strukturierte Unterrichtsphasen mit Online-Einheiten verbindet. Ergänzend steht ein reines Online-Seminarformat zur Verfügung. Theoretische Inhalte werden durch praktische Python-Übungen, Laborumgebungen und reale Fallstudien aus dem Sicherheitsbereich vertieft. Das abschließende Capstone-Projekt simuliert ein vollständiges Sicherheitsszenario und erlaubt es, alle erlernten Methoden angewandt einzusetzen. Probeprüfungen bereiten gezielt auf das AI CERT-Examen vor.

Die reguläre Kursdauer beträgt mehr als eine Woche bis zu einem Monat bei Vollzeitbelegung. Bei Teilzeitoption kann der Kurs entsprechend gestreckt werden. Ein individueller Starttermin ist auf Anfrage möglich. Die Rezertifizierung durch AI CERTs erfolgt jährlich; Benachrichtigungen werden drei Monate vor dem Fälligkeitsdatum versandt.

Nach Kursabschluss und bestandenem Examen erhalten Teilnehmende das international anerkannte AI CERT AI Security Level 1-Zertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat von New Horizons. Das AI CERT-Zertifikat unterliegt einer jährlichen Rezertifizierungspflicht, um die Gültigkeit aufrechtzuerhalten. Der genaue Prozess ist im Kandidatenhandbuch von AI CERTs beschrieben.

KI-gestützte Sicherheitsanalysen sind kein Zukunftsszenario mehr — sie sind bereits in vielen Security-Operations-Centern und in der Bedrohungserkennung großer Unternehmen im Einsatz. Wer versteht, wie maschinelles Lernen dabei funktioniert, kann nicht nur vorhandene Werkzeuge effizienter nutzen, sondern auch eigenständig Erkennungssysteme für spezifische Bedrohungsprofile konfigurieren und bewerten. Das schafft einen klaren Vorsprung auf dem Arbeitsmarkt. Der Lehrgang verbindet zwei stark nachgefragte Kompetenzfelder in einer einzigen Qualifikation: IT-Sicherheit und Applied AI. Für Unternehmen sind Fachkräfte, die beides beherrschen, schwer zu finden — und entsprechend gut positioniert sind Absolventinnen und Absolventen dieses Kurses bei Gehaltsgesprächen und Karriereentscheidungen. Die jährliche Rezertifizierungspflicht des AI CERT ist kein Nachteil, sondern ein Qualitätsmerkmal: Sie stellt sicher, dass Zertifikatsinhaberinnen und -inhaber mit dem rasanten Tempo der KI-Entwicklung Schritt halten und ihr Wissen aktuell halten. Wer diesen Rhythmus einmal etabliert hat, bleibt dauerhaft auf dem Stand der Technik — ein erheblicher Vorteil in einem Feld, in dem sich Angriffsmethoden und Abwehrstrategien kontinuierlich weiterentwickeln. Bei AZAV-zertifizierten Bildungsträgern ist die Förderung über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters in der Regel möglich. Zusätzlich kommen je nach persönlicher Situation das Qualifizierungschancengesetz, die Berufsförderung der Bundeswehr, Leistungen zur Rehabilitation oder Förderungen der Deutschen Rentenversicherung in Betracht.