CompTIA SecAI+

KI-Grundlagen für die Cybersicherheit

• Machine Learning, Deep Learning, generative KI und Natural Language Processing unterscheiden
• Einsatzmöglichkeiten von KI für Angriffserkennung, Abwehr und Sicherheitsanalysen einordnen
• Modelltraining und Prompt Engineering im Sicherheitskontext verstehen
• Datenqualität, Datenintegrität und sichere Datenverarbeitung für KI-Systeme berücksichtigen
• Sicherheitsanforderungen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg einordnen

Absicherung von KI-Systemen

• KI-Bedrohungen mit Ressourcen wie OWASP und MITRE ATLAS systematisch analysieren
• KI-Modelle mit Guardrails, Prompt Firewalls und geeigneten Zugriffskontrollen schützen
• Zugriffe auf Modelle, Daten, KI-Agenten und APIs absichern
• Sensible Daten durch Verschlüsselung, Anonymisierung und Datenminimierung schützen
• Sicherheitsmaßnahmen für On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen einordnen
• KI-Systeme durch Monitoring und Auditing überwachen und Auffälligkeiten bewerten
• Angriffe wie Prompt Injection, Data Poisoning und Jailbreaking erkennen und Gegenmaßnahmen ableiten

KI-gestützte Sicherheit

• KI-Werkzeuge für Anomalieerkennung, Schwachstellenanalysen und Threat Modeling einsetzen
• Sicherheitsereignisse mit KI analysieren und Incident Response unterstützen
• Sicherheitsabläufe durch KI-Agenten sowie Low-Code- und No-Code-Werkzeuge automatisieren
• KI für Codeprüfungen, Tests und sicherheitsbezogene CI/CD-Prozesse nutzen
• KI-gestützte Angriffe wie Deepfakes, Social Engineering und automatisierte Malware-Erstellung einordnen

KI-Governance, Risiken und Compliance

• Verantwortlichkeiten, Richtlinien und Organisationsstrukturen für KI-Governance einordnen
• Risiken wie Bias, Datenabfluss und unzuverlässige Modellergebnisse bewerten
• Responsible AI mit Transparenz, Nachvollziehbarkeit und menschlicher Aufsicht unterstützen
• Rahmenwerke und Anforderungen wie den EU AI Act und das NIST AI Risk Management Framework berücksichtigen
• Governance, Risikomanagement und Compliance über den KI-Lebenszyklus hinweg integrieren

• 3–4 Jahre Berufserfahrung im IT-Bereich
• Etwa 2 Jahre praktische Erfahrung in der Cybersicherheit
• Grundlegendes Verständnis von IT-Sicherheitskonzepten, Netzwerken und Systemarchitekturen
• Interesse an KI-Technologien und deren sicherem Einsatz
• Vorkenntnisse im Bereich Datenverarbeitung oder maschinelles Lernen.
• Empfehlenswert ist der Besuch folgender Kurse: CompTIA Security+, CompTIA CySA+, CompTIA PenTest+ oder gleichwertige Qualifikationen

• Cybersecurity-Analysten und -Ingenieure
• IT-Sicherheitsverantwortliche
• Netzwerk- und Systemadministratoren
• Softwareentwickler mit Fokus auf sicherheitsrelevanten Anwendungen
• Fachkräfte in Governance, Risk & Compliance (GRC), die mit KI-Projekten betraut sind