Erklären Sie die grundlegenden Konzepte der Generativen KI und ihre Bedeutung für die Cybersicherheit.
Wenden Sie generative KI-Techniken auf reale Cybersecurity-Szenarien an, einschließlich UBEA, Threat Intelligence, Berichtszusammenfassung und Playbooks.
Bewerten Sie den Einsatz von generativer KI in der Cybersicherheit gegen Bedrohungen wie Phishing und Malware und verstehen Sie potenzielle NLP-basierte Angriffstechniken.
Entschärfen Sie Angriffe auf generative KI-Modelle und analysieren Sie Fallstudien aus der Praxis, um die wichtigsten Erfolgsfaktoren bei der Implementierung zu identifizieren.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Schwachstellen-Management
Schwachstellen-Management
Kategorie: Schutz vor Malware
Schutz vor Malware
Kategorie: Cybersecurity
Cybersecurity
Kategorie: Management von Zwischenfällen
Management von Zwischenfällen
Kategorie: Erkennung von Bedrohungen
Erkennung von Bedrohungen
Kategorie: Cyber-Bedrohungsdaten
Cyber-Bedrohungsdaten
Kategorie: Modellierung von Bedrohungen
Modellierung von Bedrohungen
Kategorie: Sicherheitsinformationen und Ereignisverwaltung (SIEM)
Sicherheitsinformationen und Ereignisverwaltung (SIEM)
Kategorie: Techniken der Ausbeutung
Techniken der Ausbeutung
Kategorie: Reaktion auf Vorfälle
Reaktion auf Vorfälle
Kategorie: AI-Sicherheit
AI-Sicherheit
Kategorie: Generative Modellarchitekturen
Generative Modellarchitekturen
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Erkennung von Anomalien
Erkennung von Anomalien
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Kategorie: Generative KI
Generative KI
Kategorie: Schnelles Engineering
Schnelles Engineering
Wichtige Details
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8 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
Dieser Kurzkurs vermittelt Cybersecurity-Experten und -Enthusiasten die neuesten Tools der Generativen KI zur Bewältigung komplexer Cybersecurity-Herausforderungen. Der Kurs konzentriert sich auf die Bekämpfung der Ausnutzung unentdeckter Schwachstellen, für die Unternehmen zunehmend auf Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) zurückgreifen. Generative KI, eine transformative Technologie, entwickelt sich zu einem wichtigen Instrument für die Cybersicherheit, das Angriffe erkennt und verhindert, indem es unbekannte Schwachstellen identifiziert und neutralisiert, bevor sie größeren Schaden anrichten.
Der Kurs befasst sich mit den grundlegenden Prinzipien der generativen KI und ihrer Anwendung in der realen Cybersicherheit. Er umfasst User and Entity Behavior Analytics (UEBA), Threat Intelligence, Berichtszusammenfassung, Playbooks und ihre Auswirkungen auf Phishing, Malware, Fehlinformationen und Deepfakes. Außerdem lernen die Teilnehmer potenzielle Angriffstechniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), wie Prompt Injection, und Strategien zu deren Eindämmung kennen.
Der Kurs stellt sicher, dass die Teilnehmer über die neuesten Trends bei der Nutzung generativer KI für die Cyberabwehr und die Vorhersage von Bedrohungen auf dem Laufenden bleiben.
Während des gesamten Kurses werden Sie Ihr Wissen in praktischen Übungen anwenden können. Zusätzlich helfen Ihnen praxisnahe Übungen, das Gelernte in die Praxis umzusetzen.
Dieser Kurs eignet sich sowohl für Cybersecurity-Experten, die ihre Karriere verbessern möchten, als auch für diejenigen, die eine Karriere in diesem Bereich anstreben, wie z.B. Cybersecurity-Spezialisten, Cybersecurity-Analysten, Cybersecurity-Ingenieure, usw. Cybersecurity-Kenntnisse und Grundkenntnisse in generativer KI sind für diesen Kurs von Vorteil.
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie generative KI für die Cybersicherheit nutzen können. Zunächst erkunden Sie die Abhängigkeiten von der Qualität der Trainingsdaten, die in generativen KI-Modellen verwendet werden. Sie lernen, wie Sie die Herausforderungen der Transparenz in Großen Sprachmodellen (LLMs) angehen. Die Lektion befasst sich außerdem mit Arten von Cybersecurity-Analysen und damit, wie generative KI die Cybersecurity-Analysen verbessert, einschließlich Incident Response und forensischer Analysen. Dann lernen Sie die EDR- und SIEM-Funktionen für eine effektive Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen kennen. Außerdem erfahren Sie, wie wichtig Cybersecurity-Playbooks für strategische Rahmen für die Zusammenfassung von Vorfallsberichten mit generativer KI sind.
Der Übergang von konventioneller zu generativer KI und ihre Vorteile für die Cybersicherheit•5 Minuten
Die Zukunft der Cybersicherheit in der Ära der generativen KI•7 Minuten
[Optional] Prompt-Injektionsangriff•11 Minuten
Generative KI und LLM-Risiko•7 Minuten
Sicherheitsrisiken bei der Verwendung generativer KI-Tools•3 Minuten
Cybersecurity-Analytik mit generativer KI•8 Minuten
Schutz vor NLP-basierten Angriffen auf generative KI•5 Minuten
Generative KI verändert Cybersecurity-Rollen•4 Minuten
Entfesselung der Macht der generativen KI für die Cybersicherheit•4 Minuten
Demo: Die Kraft der generativen KI für die Datensicherheit nutzen•3 Minuten
Überblick über die Reaktion auf Zwischenfälle und die forensische Analyse•8 Minuten
Einsatz generativer KI für die Zusammenfassung von Cybersecurity-Berichten und Playbooks•5 Minuten
Expertenmeinungen: Herausforderungen bei der Integration generativer KI in Cybersecurity-Systeme•6 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 5 Minuten
Syllabus und Voraussetzungen•2 Minuten
Lektion 1 Zusammenfassung: Die Sicherheitsauswirkungen der generativen KI•2 Minuten
Lektion 2 Zusammenfassung: Einführung in generative KI und Datensicherheit•1 Minute
3 Aufgaben•Insgesamt 50 Minuten
Lektion 1 Praxis-Quiz: Die Sicherheitsimplikationen generativer KI•10 Minuten
Lektion 2 Praxis-Quiz: Einführung in generative KI und Datensicherheit•10 Minuten
Modul 1 Bewertetes Quiz: Erste Schritte mit Gen KI in der Cybersecurity•30 Minuten
3 App-Elemente•Insgesamt 90 Minuten
Praktisches Labor: Generative KI zum Sperren/Entfernen anstößiger Inhalte verwenden•30 Minuten
Praktisches Labor: Anwendung von generativer KI für die Analyse von Angriffsmustern•30 Minuten
Praktisches Labor: Berichte über Cyber-Vorfälle und Playbook mit generativer KI•30 Minuten
6 Plug-ins•Insgesamt 40 Minuten
Hilfreiche Tipps für den Kursabschluss•3 Minuten
Lesen: Anwendungen von generativer KI in verschiedenen Cybersecurity-Aufgaben•5 Minuten
Praktisches Labor: Verhinderung der Ausführung von bösartigem Code mit generativer KI•20 Minuten
Lesen: Anwendung von generativer KI bei der Filterung und Überwachung von Inhalten•5 Minuten
Lesen: Bedrohungen für generative AI-Modelle•2 Minuten
Lesen: Die Kosten einer Datenpanne (CoDB) und die Auswirkungen von KI•5 Minuten
SIEM- und SOC-Aufgaben mit generativer KI
Modul 2•4 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie generative KI für die Cybersicherheit nutzen können. Lektion 1 unterstreicht die Rolle der generativen KI bei der Automatisierung der Analyse von Vorfällen und deren Integration in die Cybersicherheit für effiziente Reaktionen. Es wird erörtert, wie generative KI das traditionelle Schwachstellenmanagement ergänzt. Dazu gehören die Suche nach Bedrohungen und die Vereinfachung der Kommunikation bei der Reaktion auf Vorfälle. Die Lektion unterstreicht die kollaborative Synergie für eine robuste Verteidigung gegen die sich entwickelnden Bedrohungen der Cybersicherheit. Lektion 2 beleuchtet die proaktive Erkennung von Bedrohungen und die Integration generativer KI für eine effiziente Automatisierung. Sie unterstreicht die Bedeutung der generativen KI für die Weiterentwicklung der Cybersicherheit und die Gestaltung der Zukunft der Bedrohungserkennung und schließt mit den Fähigkeiten der QRadar Suite. In Lektion 3 werden die Herausforderungen der generativen KI erörtert, wie z.B. Risikoexploration, ChatGPT-Management, Massenanwendung und Datenschutzbedenken. Sicherheitsversäumnisse riskieren Daten- und Umsatzverluste, was einen Security-by-Design-Ansatz und ethische Überlegungen zur Cybersicherheit erforderlich macht.
Potenzielle Vorfälle einordnen, Protokolle analysieren und Ermittlungen unterstützen•7 Minuten
Verbessertes Schwachstellenmanagement mit generativer KI•8 Minuten
Expertenmeinungen: KI-Systeme für die Reaktion auf Vorfälle•4 Minuten
Demo: Erweiterung der Bedrohungsjagd und Sicherheitsanalyse•3 Minuten
Demo: Rationalisierung des Schwachstellenmanagements•2 Minuten
Erweiterte Erkennung von Bedrohungen durch generative KI im SIEM•4 Minuten
Wege zur Integration von generativer KI in SIEM•6 Minuten
Entschlüsselung von UBEA mit generativer KI•5 Minuten
Demo: Echtzeit-Assistenz mit generativer KI•2 Minuten
Expertenmeinungen: KI und Bedrohungsvorhersage•5 Minuten
Fragen, Bedenken und Überlegungen zum Einsatz generativer KI in der Cybersicherheit•7 Minuten
Ethische Aspekte der KI in der Cybersicherheit•6 Minuten
Tipps für Cybersecurity-Fachleute•3 Minuten
Expertenmeinungen: Verantwortungsvoller Einsatz von generativer KI in der Cybersecurity•4 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 3 Minuten
Lektion 1 Zusammenfassung: Einsatz generativer KI für die Reaktion auf Vorfälle•1 Minute
Lektion 2 Zusammenfassung: Integration von generativen KI-Modellen in Sicherheitssysteme•1 Minute
Lektion 3 Zusammenfassung: Ethik, Probleme und Überlegungen zum Einsatz generativer KI für die Cybersicherheit•1 Minute
4 Aufgaben•Insgesamt 60 Minuten
Lektion 1 Praxis-Quiz: Einsatz generativer KI für die Reaktion auf Vorfälle•10 Minuten
Lektion 2 Übungsquiz: Integration von generativen KI-Modellen in Sicherheitssysteme•10 Minuten
Lektion 3 Praxis-Quiz: Ethik, Probleme und Überlegungen zum Einsatz generativer KI für die Cybersicherheit•10 Minuten
Modul 2 Bewertetes Quiz: SIEM- und SOC-Aufgaben mit generativer KI•30 Minuten
1 App-Element•Insgesamt 30 Minuten
Praktisches Labor: Reaktion auf Vorfälle und Generierung von Warnmeldungen mithilfe generativer KI•30 Minuten
8 Plug-ins•Insgesamt 84 Minuten
Lesen: Reaktion auf Zwischenfälle mit generativer KI•5 Minuten
Lesen: ChatGPT mit QRadar/jedem SIEM-Tool•5 Minuten
Lesen: Optimierung der Cybersicherheit mit generativer KI-Integration in SIEM•5 Minuten
Praktisches Labor: Training generativer KI mit Vorfallsdaten für eine bessere Mustererkennung•30 Minuten
Lesen: SOAR in Cybersecurity: Verbesserung von Sicherheitsoperationen mit generativer KI•7 Minuten
Lesen: Sicherung der Zukunft mit generativer KI: Aufbau proaktiver und kosteneffizienter Cybersicherheitslösungen•5 Minuten
Praktisches Labor: Einsatz generativer KI für Threat Intelligence•20 Minuten
Lesen: Generative KI und Cybersecurity: Abwägung von Nutzen und ethischen Bedenken•7 Minuten
Abschlussprojekt und Prüfung
Modul 3•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul werden Sie Ihre Fähigkeiten durch praktische Übungen unter Beweis stellen. Sie werden in einem bestimmten Projekt lernen, wie man generative KI für die Cybersicherheit einsetzt. Das Projekt besteht aus fünf verschiedenen Übungen. In Übung 1 erforschen Sie die Fähigkeit einer generativen KI-Plattform, Spam-Mails zu erkennen. In Übung 2 werden Sie generative KI-Techniken einsetzen, um die Codestrukturen von Malware-Programmen zu untersuchen. In Übung 3 werden Sie Netzwerkprotokolle mit generativer KI analysieren, um potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren. In Übung 4 lernen Sie generative KI für die Erstellung detaillierter Vorfallsberichte, die die Phasen der Identifizierung, Eindämmung, Ausmerzung und Wiederherstellung abdecken. In der fünften Übung erstellen Sie ein detailliertes Playbook für die Reaktion auf Malware-Angriffe.
Das ist alles enthalten
3 Lektüren1 Aufgabe4 Plug-ins
Infos zu Modulinhalt anzeigen
3 Lektüren•Insgesamt 5 Minuten
Überprüfen Sie, was Sie gelernt haben•2 Minuten
Glückwünsche und nächste Schritte•2 Minuten
Dank des Kursteams•1 Minute
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Abschlussprüfung•30 Minuten
4 Plug-ins•Insgesamt 82 Minuten
Glossar: Generative KI: Boosten Sie Ihre Cybersecurity-Karriere•15 Minuten
Lesen: Übersicht über das Abschlussprojekt•2 Minuten
Abschlussprojekt: Cybersicherheit mit generativer KI•60 Minuten
Cheatsheet: Generative KI für Cybersecurity•5 Minuten
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