Defensive KI Kurs: IT-Infrastruktur wirklich absichern

Erkenne KI-gestützte Angriffe, baue robuste Schutzketten und verankere messbare Kontrollen in Netzwerk, Cloud und Endpoint.

Defensive KI Kurs: IT-Infrastruktur wirklich absichern
Defensive KI Kurs: IT-Infrastruktur wirklich absichern

Kursbeschreibung

  • Kurs-ID:KKC_0122
  • Kursdauer:3 Tage
Dieses Seminar richtet sich an alle, die Defensive KI als praktisches Sicherheitsprogramm aufsetzen oder schärfen wollen. Du arbeitest entlang eines klaren Pfads: Bedrohungen verstehen, Kontrollen bauen, Wirksamkeit nachweisen. Zuerst untersuchst Du, wie KI Angriffe verstärkt, etwa durch automatisierte Reconnaissance, überzeugende Deepfake-Kommunikation und skalierbare Phishing-Varianten. Du übersetzt diese Erkenntnisse in priorisierte Szenarien und definierst, welche Telemetrie aus Endpoint, Netzwerk, Identity und Cloud dafür wirklich benötigt wird. Im nächsten Schritt baust Du Detection Engineering, das operativ funktioniert: sinnvolle SIEM-Regeln, Korrelationen, Triage-Workflows und ergänzende Anomalieerkennung mit klaren Grenzen. Du lernst, wie Du Angriffe auf KI-Systeme selbst erkennst, etwa Prompt-Injection, Tool-Abuse oder Datenabfluss über unsaubere Logging-Pfade. Parallel härtest Du die Infrastruktur mit Zero-Trust-Mechanismen, Segmentierung, Identity Security, Secrets-Management und Supply-Chain-Kontrollen wie Signaturen und SBOM. Danach setzt Du einen sicheren Betrieb für LLMs auf, inklusive RAG-Design, Berechtigungsmodellen, Rate-Limits und Policy-Enforcement. Abschließend bringst Du alles in Incident Response zusammen: Runbooks für BEC, Ransomware und Token-Diebstahl, Containment-Strategien, Forensik-Bausteine und Lessons Learned, die in konkrete Control-Verbesserungen münden. Mit Threat Modeling, Purple Team Übungen und KPIs wie MTTD und MTTR machst Du Fortschritt messbar und auditfähig.

Die wichtigsten Themen im Überblick

  • KI-gestützte Angriffe früh erkennen und priorisieren
  • SIEM-Use-Cases mit sauberen Signalen entwickeln
  • Zero Trust, MFA und Passkeys praktisch umsetzen
  • Cloud, Netzwerk und Endpoints gezielt härten
  • LLM- und RAG-Systeme sicher betreiben
  • Prompt-Injection und Tool-Abuse in Logs erkennen
  • Runbooks für BEC, Ransomware und Token-Diebstahl erstellen
  • Kontrollen mit KPIs und Purple Teaming auditfähig nachweisen

Zielgruppe

  • Security Engineers, SOC-Analystinnen und SOC-Analysten
  • Incident Responderinnen und Incident Responder, DFIR-Teams
  • Cloud Security und Identity Verantwortliche
  • Security Architects und IT-Sicherheitsverantwortliche
  • Alle, die KI-gestützte Angriffe erkennen und ihre Infrastruktur mit belastbaren Kontrollen absichern wollen

Voraussetzung für die Schulung

  • Gute Praxiskenntnisse in IT-Security, Logs und grundlegenden Netzwerk- und Cloud-Konzepten.
  • Erfahrung mit SIEM/EDR oder Incident Response ist hilfreich.

Kursinhalte

  • Threat Landscape: KI als Angriffsverstärker
    • Angriffsmuster: Phishing, Deepfakes, BEC, Voice-Cloning
    • Automatisierte Reconnaissance und Exploit-Ketten
    • Adversarial Tactics gegen Erkennung und Modelle
    • Priorisierung nach Impact und Eintrittswahrscheinlichkeit
  • Detection Engineering mit KI und Regeln
    • SIEM-Use-Cases: saubere Signale statt Alarmflut
    • UEBA und Anomalieerkennung: Grenzen und Fallstricke
    • Prompt-Injection und Tool-Abuse in Logs erkennen
    • Testdaten, Labeling und Drift-Checks
  • Härtung von Infrastruktur und Identitäten
    • Zero Trust praktisch: Segmentierung, Policy-Design
    • Identity Security: MFA, Conditional Access, Passkeys
    • Secrets-Management und Schlüsselhygiene
    • Supply-Chain-Risiken: Artefakte, Signaturen, SBOM
  • LLM- und KI-Systeme sicher betreiben
    • RAG sicher designen: Datenquellen, Berechtigungen
    • Guardrails: Content-Filter, Policy-Enforcement, Rate-Limits
    • Model- und Prompt-Governance, Versionierung
    • Datenschutz: PII-Redaction, Logging-Strategie
  • Incident Response für KI-getriebene Angriffe
    • Runbooks für BEC, Ransomware, Token-Diebstahl
    • Containment: Netzwerk, Identity, Cloud-Controls
    • Forensik: Beweissicherung und Timeline-Building
    • Lessons Learned: Kontrollen messbar verbessern
  • Red Teaming, Testing und Nachweis der Wirksamkeit
    • Threat Modeling: STRIDE, MITRE ATT&CK Mapping
    • Purple Team Übungen und Detection Validation
    • KPIs: MTTD, MTTR, False Positives, Coverage
    • Auditfähige Dokumentation und Control-Evidence

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