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Cybersicherheit und KI: Absicherung der Infrastruktur der öffentlichen Verwaltung

Name: Cybersicherheit und KI: Absicherung der Infrastruktur der öffentlichen Verwaltung
Rating: 4.9 (22 reviews)

Mittelstufe

14 h

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Die neue Bedrohungslandschaft: Künstliche Intelligenz ist ein zweischneidiges Schwert. Während sie eine beispiellose Automatisierung für öffentliche Dienste ermöglicht, stattet sie auch böswillige Akteure mit Werkzeugen aus, um hochkomplexe, automatisierte Cyberangriffe zu generieren.

Verteidigung gegen KI: Lernen Sie, wie Sie KI-generiertes Phishing, Deepfakes (für Social Engineering) und automatisiertes Schwachstellen-Scanning, das auf Regierungsnetzwerke abzielt, erkennen und abwehren.

Verteidigung mit KI: Gehen Sie über traditionelle regelbasierte SIEMs hinaus. Entdecken Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle nutzen können, um Netzwerkanomalien zu analysieren, das Threat Hunting zu automatisieren und die Reaktion auf Vorfälle (Incident Response) innerhalb eines Security Operations Center (SOC) zu beschleunigen.

Sichern Sie Ihre KI: Verstehen Sie die inhärenten Schwachstellen von ML-Modellen (Prompt Injection, Data Poisoning, Model Extraction) und wie Sie die KI-Tools absichern, die Ihre Einrichtung einsetzt.

Für wen: Cybersicherheitsexperten (CERT/CSIRT), Sicherheitsanalysten und Netzwerkadministratoren, die die IT-Infrastruktur des öffentlichen Sektors verteidigen.

Fähigkeiten, die Sie lernen werden

KI-Bedrohungslandschaft Deepfake-Erkennung ML für Netzwerkanomalien Adversarial Machine Learning Prompt-Injection-Abwehr SOC-Automatisierung NIS2 & EU AI Act Compliance

Curriculum

Offensive AI: Wie Angreifer Machine Learning nutzen

KI-generiertes Phishing: Das Ende grammatikalischer Fehler und der Aufstieg von hyper-personalisiertem Spear-Phishing
Deepfakes im Social Engineering: Stimmenklonen und Videomanipulation gegen Amtsträger
Automatisierte Aufklärung: Nutzung von LLMs zur Kartierung von Schwachstellen und Generierung von Exploit-Payloads
Lab: Analyse KI-generierter bösartiger Payloads im Vergleich zu traditionellen Payloads

Defensive AI: Erweiterung des SOC

Jenseits von Regeln: Nutzung von Unsupervised Learning zur Anomalieerkennung im Netzwerkverkehr
KI in SIEM/SOAR: Automatisierung der Log-Analyse und Alarm-Triage zur Reduzierung der Ermüdung von Analysten
Behavioral Analytics: Erkennung kompromittierter Benutzerkonten durch ML-basiertes Profiling
Lab: Training eines einfachen Modells zur Anomalieerkennung anhand von Netzwerk-Traffic-Logs (PCAP-Daten)

Absicherung von KI-Systemen (Adversarial Machine Learning)

Data Poisoning: Wie Angreifer Modell-Trainingsdaten kompromittieren
Model Evasion und Inversion: Umgehung ML-basierter Spamfilter und Extraktion der Modelllogik
LLM-Schwachstellen: Deep Dive zu Prompt Injection und Jailbreaking interner Regierungs-Chatbots
Lab: Ausführung und Abwehr eines Prompt-Injection-Angriffs auf eine RAG-Anwendung

Incident Response und zukünftige Trends

Nutzung von LLMs für Incident Response: Automatisierte forensische Analyse und Berichtserstellung
Regulatorische Aspekte: Meldung von Vorfällen im Kontext der NIS2-Richtlinie und des EU AI Act
Tabletop-Übung: Reaktion auf einen simulierten, KI-koordinierten Ransomware-Angriff auf eine öffentliche Behörde

Kursablauf

Teil 1: 09:00–10:30
Pause: 10:30–10:45
Teil 2: 10:45–12:15
Mittagspause: 12:15–13:15
Teil 3: 13:15–15:15
Pause: 15:15–15:30
Teil 4: 15:30–17:30

Warum Edocti?

Die Trainer: der offensichtlichste Grund. Wir lieben, was wir tun, und teilen das Wissen, das wir in der täglichen Praxis aufbauen.
Relevante Inhalte: zugeschnitten auf die tatsächlichen, alltäglichen Bedürfnisse des Engineering-Teams.
Hands-on first: Alle unsere Kurse sind praxisorientiert. Wir glauben nicht an "Slide-Kurse". Unsere Programme bestehen zu ca. 70 % aus Praxis und 30 % aus fokussierter Theorie.
Edocti arbeitet seit 2016 an Automotive-Projekten.
Unsere Trainer verfügen über mehr als 11 Jahre Erfahrung im Automotive-Sektor.
Projekte im Bereich Autonomes Fahren und ADAS für Volvo und General Motors.
V2X-Projekte für GM und VW.
Enge Zusammenarbeit mit Tier-1-Unternehmen für technisches Training und Architektur.

Für wen ist dieser Kurs gedacht

Cybersicherheitsexperten, SOC-Analysten und Netzwerkingenieure im öffentlichen Sektor, die verstehen müssen, wie KI die Bedrohungslandschaft verändert und wie KI-Tools zur Verteidigung eingesetzt werden können.

Erforderliche Infrastruktur

Laptop (Windows/macOS/Linux). Wir stellen den Zugang zu sicheren Cloud-Lab-Umgebungen zur Verfügung, die mit Netzwerkanalyse-Tools und vorkonfigurierten ML-Modellen zur Bedrohungserkennung ausgestattet sind.