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Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Critical Infrastructure

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Code S Academy Ramona Sander.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
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01 · Der Kurs

Der Kurs hat 1 Termin

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1–3 Monate
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Virtuelles Klassenzimmer

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  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Modul 1: Grundlagen der KI-gestützten KRITIS-Sicherheit
  • Architektur kritischer Infrastrukturen: Analyse von SCADA- und ICS-Systemen und deren spezifischen Schwachstellen gegenüber modernen Cyberbedrohungen, vermittelt über interaktive Online-Dashboards.
  • Machine Learning für OT-Netzwerke: Einsatz von Supervised und Unsupervised Learning zur Erkennung von Anomalien in industriellen Steuerungssystemen, veranschaulicht durch browserbasierte KI-Modellierung.
  • Datenquellen & Telemetrie in KRITIS: Erfassung und Normalisierung von Modbus- und DNP3-Protokollen unter ausschließlicher Verwendung kostenfreier Open-Source-Kollektoren.
  • Feature Engineering für industrielle Daten: Transformation von rohen Sensor- und Netzwerkdaten in maschinenlesbare Vektoren direkt im Browser mittels Python-Notebooks.
  • Online Hands-on Lab: Aufbau einer kostenfreien Open-Source-Datenpipeline für OT-Netzwerke. Nutzung von Google Colab und frei verfügbaren PCAP-Datensätzen zur Datenaufbereitung und Visualisierung mit Open-Source-Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn.
  • Modul 2: Anomalieerkennung in industriellen Netzwerken
  • Statistische vs. ML-basierte Anomalieerkennung in OT: Baseline-Erstellung für deterministischen Netzwerkverkehr und die Herausforderung von False Positives, analysiert anhand von Open-Source-Netzwerkdaten.
  • Unsupervised Learning-Algorithmen für SCADA: Funktionsweise von Isolation Forests und Autoencodern zur Identifikation unbekannter Bedrohungen in Steuerungssystemen, trainiert in kostenfreien Cloud-Umgebungen.
  • Erkennung von gezielten Angriffen auf KRITIS: Analyse von Command-and-Control (C2) Traffic und lateralen Bewegungen in segmentierten Netzwerken mithilfe frei zugänglicher Threat-Intelligence-Feeds.
  • Verhaltensanalyse von Feldgeräten: Identifikation von anomaler Kommunikation zwischen PLCs und HMIs durch KI-gestützte Graphenanalyse in browserbasierten Jupyter-Notebooks.
  • Online Hands-on Lab: Implementierung eines Isolation-Forest-Modells in Python (Scikit-learn) via Google Colab. Training des Modells mit kostenfreien Zeek-Logs zur Erkennung von simulierten Angriffen auf industrielle Protokolle.
  • Modul 3: KI-gestützte Endpoint Security für KRITIS
  • Endpoint-Telemetrie in industriellen Umgebungen: KI-gestützte Auswertung von Prozessausführungsbäumen auf Engineering-Workstations unter Nutzung von Open-Source-Datensätzen.
  • Erkennung von Fileless Malware in OT: Identifikation von Living-off-the-Land-Techniken durch Verhaltensmodellierung in kostenfreien Online-Sandbox-Umgebungen.
  • Integration von ML in OT-Sicherheitslösungen: Architektur moderner Agenten für Legacy-Systeme und Edge AI, demonstriert an quelloffenen Frameworks.
  • Automatisierte Response-Aktionen in KRITIS: KI-gesteuerte Isolierung von Hosts ohne Beeinträchtigung der Anlagenverfügbarkeit, simuliert in sicheren, browserbasierten Linux-Containern.
  • Online Hands-on Lab: Konfiguration von Open-Source-Wazuh-Agenten in einer kostenfreien Cloud-Instanz. Training eines Random-Forest-Klassifikators zur Erkennung von PowerShell-Obfuskation anhand frei verfügbarer Sysmon-Daten aus einer simulierten OT-Umgebung.
  • Modul 4: User and Entity Behavior Analytics (UEBA) für KRITIS
  • Modellierung von Nutzerverhalten in Leitständen: Erstellung dynamischer Baselines zur Erkennung von Insider-Bedrohungen und kompromittierten Accounts mithilfe von Open-Source-Analytics-Tools.
  • Zeitreihenanalyse für Zugriffssteuerung: Erkennung von Abweichungen in Login-Zeiten und Zugriffsmustern auf kritische Systeme durch Python-basierte Datenanalyse im Browser.
  • Risikoscoring-Modelle für OT-Personal: Entwicklung von dynamischen Schwellenwerten zur Reduzierung von Alert Fatigue in industriellen SOCs, programmiert in kostenfreien Jupyter-Umgebungen.
  • Erkennung von unautorisierten Fernzugriffen: Identifikation von "Impossible Travel"-Szenarien und Privilege Escalation bei Wartungszugängen anhand anonymisierter Open-Source-Logfiles.
  • Online Hands-on Lab: Analyse von Active Directory-Logs mit dem kostenfreien OpenUBA-Framework. Konfiguration von ML-Jobs in einer Open-Source-Elastic-Umgebung zur Aufdeckung anomaler Zugriffe auf kritische Steuerungssysteme.
  • Modul 5: Automatisierte Malware-Analyse für ICS
  • Spezifische Malware für kritische Infrastrukturen: Analyse von Stuxnet, Industroyer und ähnlichen Bedrohungen und die Notwendigkeit KI-gestützter Ansätze, analysiert an sicheren, frei zugänglichen Malware-Samples.
  • Repräsentation von ICS-spezifischen Binärdateien: Extraktion von Headern und Umwandlung von Binaries in Graustufenbilder mittels quelloffener Python-Skripte.
  • Deep Learning Architekturen für OT-Malware: Einsatz von Convolutional Neural Networks (CNNs) zur Klassifizierung von Malware-Familien, trainiert auf kostenfreien GPU-Instanzen (z.B. Colab).
  • Dynamische Analyse in industriellen Sandboxes: KI-gestützte Auswertung von Sandbox-Reports aus öffentlichen Malware-Datenbanken mit Fokus auf OT-Protokolle.
  • Online Hands-on Lab: Nutzung einer cloudbasierten, kostenfreien Cuckoo Sandbox-Instanz. Training eines PyTorch-basierten CNN-Modells im Browser zur Klassifizierung von ICS-spezifischen Malware-Samples anhand von Image-basierten Binärrepräsentationen.
  • Modul 6: Natural Language Processing (NLP) für KRITIS Threat Intelligence
  • Automatisierte Threat Intelligence für OT: Herausforderungen bei der Auswertung unstrukturierter Texte aus frei zugänglichen Blogs und Foren mit Fokus auf industrielle Sicherheit.
  • Named Entity Recognition (NER) für ICS: Training von NLP-Modellen zur Extraktion KRITIS-spezifischer Entitäten (z.B. PLC-Modelle, Protokolle) unter Nutzung quelloffener Sprachmodelle.
  • Sentiment-Analyse & Trend-Erkennung in der Geopolitik: Überwachung von Open-Source-Intelligence (OSINT) Quellen zur proaktiven Bedrohungsaufklärung für kritische Infrastrukturen.
  • Automatisierte IoC-Extraktion für OT-Netzwerke: Generierung von STIX-Formaten aus Fließtexten zur Einspeisung in kostenfreie Threat Intelligence Plattformen.
  • Online Hands-on Lab: Entwicklung eines NLP-Skripts mit kostenfreien Hugging Face Transformers im Browser. Automatisierte Auswertung öffentlicher Threat-Reports zu KRITIS-Angriffen und Einspeisung der IoCs in eine cloudbasierte Open-Source-MISP-Instanz.
  • Modul 7: Adversarial Machine Learning in KRITIS-Umgebungen
  • Schwachstellen von KI-Erkennungsmodellen in OT: Verständnis der Angriffsvektoren auf ML-Systeme (Evasion, Poisoning) in industriellen Netzwerken, simuliert in sicheren Online-Umgebungen.
  • Evasion Attacks auf industrielle NIDS: Techniken zur Umgehung von ML-basierten Erkennungssystemen für SCADA-Protokolle, demonstriert an Open-Source-Modellen.
  • Data Poisoning in Sensornetzwerken: Manipulation von Trainingsdaten durch kompromittierte Sensoren zur Erzeugung von Backdoors, analysiert in isolierten, browserbasierten Containern.
  • Härtung von Erkennungsmodellen für KRITIS: Strategien zur Erhöhung der Robustheit durch Adversarial Training mit quelloffenen Frameworks.
  • Online Hands-on Lab: Durchführung eines Evasion-Angriffs auf ein NTA-Modell für industrielle Protokolle unter Verwendung der kostenfreien, quelloffenen Adversarial Robustness Toolbox (ART) direkt im Browser. Anschließende Härtung des Modells.
  • Modul 8: OT-SOC-Integration und Alert Triage mit KI
  • Orchestrierung von KI-Modellen im industriellen SOC: Integration von trainierten ML-Modellen in Open-Source Security Operations Center (SOC) Architekturen für KRITIS.
  • KI-gestützte Alert Triage für OT-Umgebungen: Automatisierte Priorisierung von Sicherheitswarnungen zur Entlastung von Analysten, umgesetzt mit kostenfreien SOAR-Tools.
  • Automatisierte Incident Response in KRITIS: Entwicklung von Playbooks, die basierend auf KI-Konfidenzwerten sichere Entscheidungen für industrielle Anlagen treffen, konfiguriert in Open-Source-Plattformen.
  • Continuous…

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

Online

Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

    Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

  2. 2

    Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

    Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

  3. 3

    Verantwortung schrittweise aufbauen

    Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

04 · Anbieter

Code S Academy Ramona Sander: 203 Kurse mit aktuellem Termin

203Kurse mit aktuellem Termin

203 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Virtuelles Klassenzimmer.

Die Kurse laufen online, ohne festen Ort.

Themen

KI & Machine LearningSupply Chain ManagementNetzwerktechnikNachhaltigkeitsmanagement & CSRMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

5.387 Kurse zum Vergleich

Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir