Einführung in relevante KI-Technologien für Sicherheitsverantwortliche: Überblick über Machine Learning, Deep Learning und Natural Language Processing im Security-Kontext. Praxisbeispiele aus verschiedenen Unternehmensgrößen zeigen konkrete Anwendungsfälle.
Integration in bestehende Sicherheitsprozesse: Anbindung von KI-Lösungen an vorhandene SIEM-Systeme, Ticketing-Tools und Compliance-Management-Systeme.
Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen: Verantwortlichkeiten bei automatisierten Sicherheitsentscheidungen, DSGVO-Konformität und Haftungsfragen.
Automatisierte Bedrohungserkennung
Anomalieerkennung in Systemlogs: KI-gestützte Analyse von großen Datenmengen zur Identifikation von ungewöhnlichen Aktivitätsmustern.
Verhaltensbasierte Angriffserkennung: Machine-Learning-Modelle zur Erkennung von Insider-Bedrohungen und Advanced Persistent Threats.
Korrelation von Sicherheitsereignissen: Automatisierte Verknüpfung scheinbar unabhängiger Vorfälle zu umfassenden Angriffsszenarien.
Intelligente Risikobewertung
Dynamische Risikoscoring-Systeme: Automatisierte Bewertung von Sicherheitsvorfällen nach Dringlichkeit und potenziellem Schaden.
Asset-basierte Priorisierung: KI-gestützte Klassifizierung von Systemen nach Geschäftskritikalität und Angriffsfläche.
Vorhersage von Sicherheitsvorfällen: Predictive Analytics für proaktive Risikominimierung basierend auf historischen Daten.
Integration mit ISO-Normen für Informationssicherheit
KI-gestützte Umsetzung von ISO/IEC 27001-Anforderungen: Automatisierte Unterstützung bei der Implementierung und Aufrechterhaltung des ISMS (Informationssicherheitsmanagementsystems). Besonderer Fokus auf kontinuierliche Verbesserung und risikobasierter Ansatz durch KI-Analysen.
Konformitätsprüfung mit ISO/IEC 27002: Automatisierte Überwachung und Bewertung von Sicherheitsmaßnahmen gegen den Maßnahmenkatalog der Norm. Machine-Learning-Modelle zur Identifikation von Abweichungen und Verbesserungspotenzialen in den Security Controls.
Risikomanagement nach ISO/IEC 27005: KI-gestützte Methoden für die Identifikation, Bewertung und Behandlung von Informationssicherheitsrisiken. Integration von Threat Intelligence und Business-Kontext für realistischere Risikobewertungen.
Automatisierte Compliance-Überwachung
Kontinuierliche Konformitätsprüfung: KI-gestützter Abgleich von Systemkonfigurationen mit internen Richtlinien und externen Regulatorien.
Dokumentationsautomatisierung: Generierung von Compliance-Berichten und Audit-Unterlagen durch Natural Language Generation.
Änderungsmanagement: Automatisierte Überwachung und Bewertung von Konfigurationsänderungen auf Compliance-Auswirkungen.
Security Awareness Optimierung
Personalisierte Schulungsinhalte: KI-gestützte Anpassung von Security-Awareness-Maßnahmen an individuelle Lernbedürfnisse.
Phishing-Simulation 2.0: Dynamische Anpassung von Testkampagnen basierend auf Mitarbeiterverhalten.
Verhaltensanalyse: Identifikation von Risikoverhalten durch Monitoring von Nutzeraktivitäten.
Incident Response Automatisierung
Intelligente Playbook-Generierung: Automatische Erstellung von Standardprozeduren für häufige Sicherheitsvorfälle.
Ressourcenoptimierung: KI-gestützte Zuweisung von Response-Teams und -Ressourcen basierend auf Vorfallschwere.
Forensische Automatisierung: Beschleunigung von Untersuchungsprozessen durch intelligente Datenanalyse.
Stakeholder-Kommunikation
Automatisierte Reporting-Systeme: KI-gestützte Aufbereitung von Sicherheitskennzahlen für verschiedene Zielgruppen.
Risikokommunikation: Anpassung von Sicherheitswarnungen an den Wissensstand der Empfänger.
Management-Dashboards: Visualisierung komplexer Sicherheitszusammenhänge für Entscheidungsträger.
Praxisübung: KI-gestützte Sicherheitsanalyse
Teilnehmer analysieren einen simulierten Sicherheitsvorfall mit KI-Unterstützung, bewerten Risiken und leiten geeignete Maßnahmen ab.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
5 Tage
Zielgruppe:
IT-Sicherheitsverantwortliche, CISOs, Datenschutzbeauftragte und Risikomanager mit Grundkenntnissen in IT-Sicherheit.
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