Defensive KI: IT-Infrastruktur wirklich absichern
Erkenne KI-gestützte Angriffe, baue robuste Schutzketten und verankere messbare Kontrollen in Netzwerk, Cloud und Endpoint.
Zu den TerminenDefensive KI bedeutet nicht, ein weiteres Tool einzuführen, sondern Angriffe zu verstehen, Signale sauber zu modellieren und Kontrollen so zu bauen, dass sie auch unter Druck funktionieren. In diesem Seminar analysierst Du, wie Angreifer KI nutzen, um Phishing, Business Email Compromise, Deepfakes und automatisierte Reconnaissance zu skalieren. Darauf aufbauend entwickelst Du Detection-Use-Cases, die in SIEM und EDR wirklich verwertbare Alarme erzeugen, statt nur Daten zu sammeln. Du lernst, wie Du Anomalieerkennung und UEBA sinnvoll einsetzt, welche Datenqualität dafür nötig ist und wie Du Drift, Fehlalarme und blinde Flecken systematisch reduzierst. Ein zweiter Schwerpunkt ist die Härtung der Infrastruktur: Zero-Trust-Mechanismen, Segmentierung, Identity Security mit MFA, Conditional Access und Passkeys sowie Secrets-Management und Schlüsselhygiene. Zusätzlich behandelst Du die sichere Betriebsführung von LLM- und KI-Systemen, inklusive RAG-Design, Berechtigungen auf Datenquellen, Logging-Strategien, PII-Redaction und Guardrails gegen Prompt-Injection und Tool-Abuse. Abschließend baust Du Incident-Response-Runbooks für KI-beschleunigte Angriffe und definierst Nachweise für Wirksamkeit über Threat Modeling, Purple Team Übungen und KPIs wie MTTD und MTTR. So gehst Du mit einem belastbaren Plan zurück, der Sicherheit messbar verbessert.
Lernziele
In diesem Advanced-Schulung lernen Sie, KI-gestützte Cyber-Angriffe frühzeitig zu erkennen und abzuwehren. Sie erfahren, wie Sie modernste defensive KI-Technologien in Ihre bestehende Sicherheitsarchitektur integrieren. Ziel ist es, robuste Schutzketten und messbare Kontrollen für Netzwerk, Cloud und Endpunkte zu etablieren, um Ihre IT-Infrastruktur dauerhaft und datenschutzkonform abzusichern.
KI-Abwehrstrategien verstehen und nutzen
Anomalien im Netzwerk in Echtzeit erkennen
Automatisierte Incident Responses planen
KI-gestützte Sicherheits-Tools bewerten
Eigene IT-Infrastrukturen härten
Cyber-Bedrohungen proaktiv abwehren
Sicherheits-Automatisierung implementieren
Risiken durch bösartige KI minimieren
Inhalte
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
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
Voraussetzungen
Gute Praxiskenntnisse in IT-Security, Logs und grundlegenden Netzwerk- und Cloud-Konzepten.
Erfahrung mit SIEM/EDR oder Incident Response ist hilfreich.
Hintergrund
Mit Defensive KI für Cyber Security lernst du, wie du deine IT Infrastruktur wirklich absichern kannst, indem du Angriffe früher erkennst, Alarme besser priorisierst und Abwehrmaßnahmen datenbasiert steuerst. Du entwickelst ein klares Vorgehen, um KI sinnvoll in Monitoring und Incident Response einzubinden und typische Schwachstellen in der Cyber Security systematisch zu reduzieren. So sinkt die Zeit bis zur Erkennung, Fehlalarme nehmen ab und dein Team reagiert schneller und nachvollziehbar auf reale Bedrohungen.
Häufig gestellte Fragen
Die Schulung „Defensive KI – IT-Infrastruktur wirklich absichern“ richtet sich vor allem an IT-Security-Verantwortliche, Security Engineers, SOC-Analysten, System- und Netzwerkadministratoren sowie IT-Leitung/Architektur-Rollen, die KI für Cyber Security praxisnah in der eigenen IT-Infrastruktur nutzen möchten. Sinnvoll ist sie besonders, wenn Sie bereits mit typischen Security-Basics (z. B. Logging/Monitoring, Incident Handling, Hardening) arbeiten und nun verstehen wollen, wie Defensive KI die Erkennung von Angriffen, Priorisierung von Alerts und Absicherung von IT-Systemen unterstützt. Als gute Vorbereitung gelten grundlegende Kenntnisse zu gängigen Angriffsmustern und zu Security-Betriebsprozessen – tiefes Data-Science-Wissen ist für den Einstieg in Defensive KI in der Regel nicht zwingend erforderlich.
Im Fokus stehen typische Defensive-KI-Anwendungsfälle, die in realen IT-Umgebungen relevant sind: KI-gestützte Anomalieerkennung im Netzwerk und auf Endpoints, bessere Signal-Rausch-Trennung in SIEM/SOC-Workflows, Erkennen verdächtiger Muster in Logdaten, Unterstützung bei Incident Response (z. B. Triage, Zusammenfassen von Befunden, Hypothesenbildung) sowie die Absicherung von IT-Infrastruktur durch automatisierbare Kontrollen. Ziel ist, dass Teilnehmende nach der Schulung Use Cases für KI für Cyber Security sauber bewerten und in die eigene Sicherheitsarchitektur einordnen können – inklusive Grenzen, Fehlalarmen und sinnvollen Qualitätskriterien für Modelle/Regeln im Betrieb.
Für eine praxisorientierte Teilnahme an „Defensive KI – IT-Infrastruktur wirklich absichern“ ist üblicherweise ein eigener Laptop sinnvoll, um Übungen/Beispiele nachzuvollziehen. Wichtiger als KI-Programmiererfahrung sind stabile Grundlagen in IT-Security und ein Verständnis dafür, wie Monitoring, Logquellen und Security-Controls in einer IT-Infrastruktur zusammenspielen. Falls im Kontext von KI für Cyber Security mit konkreten Tools/Plattformen gearbeitet wird (z. B. SIEM- oder EDR-nahe Auswertungen), profitieren Teilnehmende von Grundkenntnissen zu Logs, Events, Netzwerkverkehr und typischen SOC-Prozessen. Fortgeschrittene Statistik oder ML-Engineering ist meist nicht zwingend nötig, wenn das Ziel Defensive KI im Security-Betrieb ist.
Der Mehrwert von Defensive KI liegt vor allem darin, große Datenmengen aus der IT-Infrastruktur (Logs, Events, Telemetrie) schneller zu korrelieren, Auffälligkeiten zu erkennen und Security-Teams im SOC bei der Priorisierung zu unterstützen. Das kann Reaktionszeiten verkürzen und die Qualität der Analyse erhöhen – insbesondere bei wiederkehrenden Mustern und „Alert-Fatigue“. Gleichzeitig ist KI in der Cyber Security kein Ersatz für Basiskontrollen: Ohne saubere Datenbasis, geeignete Logquellen, klare Prozesse und kontinuierliches Tuning entstehen sonst Fehlalarme oder blinde Flecken. Grenzen bestehen u. a. bei Datenqualität, Erklärbarkeit, Drift (Verhaltensänderungen in Systemen), gezielter Umgehung sowie Compliance/Datenschutz-Fragen. Die Schulung hilft, Defensive KI realistisch einzuordnen und so zu nutzen, dass die IT-Infrastruktur wirklich abgesichert wird – statt nur „KI einzuführen“.
Für eine erfolgreiche Umsetzung von KI für Cyber Security in der Defensive empfiehlt sich eine klare Einführungs-Roadmap: (1) Use Cases priorisieren (z. B. Anomalieerkennung, Phishing/Endpoint-Signale, Log-Korrelation), (2) Datenquellen/Telemetry in der IT-Infrastruktur prüfen (Vollständigkeit, Qualität, Retention), (3) Erfolgskriterien definieren (z. B. Precision/Recall, MTTR, False-Positive-Rate), (4) KI-gestützte Workflows in SIEM/SOAR/SOC-Prozesse integrieren (Triage, Enrichment, Ticketing), (5) Betrieb etablieren (Monitoring der Modelle, regelmäßiges Tuning, dokumentierte Freigaben). So wird Defensive KI nicht als Einmalprojekt, sondern als dauerhaft betreibbarer Teil der Sicherheitsarchitektur eingeführt – mit messbarem Effekt auf die Absicherung der IT-Infrastruktur.
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