StudySmarter

Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Phishing Defense Specialist

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 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

Förderung prüfen

5.387 weitere Kurse vergleichen

01 · Der Kurs

Der Kurs hat 1 Termin

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Online
NÄCHSTER START
Start mit Anbieter klären
LERNFORM
Virtuelles Klassenzimmer

Passt der Kurs zu dir?

  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 Phishing-Abwehr
  • Evolution der Phishing-Angriffe: Von einfachen Massen-E-Mails zu hochgradig personalisierten Spear-Phishing-Kampagnen und die Notwendigkeit KI-basierter Erkennung, analysiert über interaktive Online-Dashboards.
  • Machine Learning & NLP Basics: Supervised vs. Unsupervised Learning im Kontext der E-Mail-Sicherheit, veranschaulicht durch browserbasierte KI-Modellierung zur Textanalyse.
  • Datenquellen & E-Mail-Telemetrie: Erfassung und Normalisierung von E-Mail-Headern, Body-Texten und Metadaten unter ausschließlicher Verwendung kostenfreier Open-Source-Kollektoren.
  • Feature Engineering für Phishing-Daten: Transformation von rohen E-Mail-Daten in maschinenlesbare Vektoren direkt im Browser mittels Python-Notebooks.
  • Online Hands-on Lab: Aufbau einer kostenfreien Open-Source-Datenpipeline. Nutzung von Google Colab und frei verfügbaren Phishing-Datensätzen zur Datenaufbereitung und Visualisierung mit Open-Source-Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn.
  • Modul 2: Natural Language Processing (NLP) zur Textanalyse
  • Statistische vs. ML-basierte Textanalyse: Baseline-Erstellung und die Herausforderung von False Positives bei der Erkennung von Social Engineering, analysiert anhand von Open-Source-E-Mail-Daten.
  • Sprachmodelle & Embeddings: Funktionsweise von Word2Vec und Transformer-Modellen zur Identifikation manipulativer Sprache, trainiert in kostenfreien Cloud-Umgebungen.
  • Erkennung von Dringlichkeit & Autorität: Analyse von semantischen Mustern und psychologischen Triggern mithilfe frei zugänglicher NLP-Bibliotheken.
  • Sentiment-Analyse & Intent Detection: Identifikation von anomaler Kommunikation durch KI-gestützte Textklassifizierung in browserbasierten Jupyter-Notebooks.
  • Online Hands-on Lab: Implementierung eines NLP-Modells in Python (Hugging Face) via Google Colab. Training des Modells mit kostenfreien Spam- und Phishing-Korpora zur Erkennung von simulierten Spear-Phishing-Texten.
  • Modul 3: KI-gestützte Analyse von E-Mail-Headern und Metadaten
  • Header-Telemetrie-Analyse: KI-gestützte Auswertung von Routing-Informationen, SPF, DKIM und DMARC-Einträgen unter Nutzung von Open-Source-Datensätzen.
  • Erkennung von Spoofing & Domain-Impersonation: Identifikation von gefälschten Absenderadressen durch Verhaltensmodellierung in kostenfreien Online-Sandbox-Umgebungen.
  • Integration von ML in E-Mail-Gateways: Architektur moderner E-Mail-Security-Lösungen und Edge AI, demonstriert an quelloffenen Mail-Filter-Frameworks.
  • Automatisierte Response-Aktionen: KI-gesteuerte Quarantäne von E-Mails und Warnung der Nutzer, simuliert in sicheren, browserbasierten Linux-Containern.
  • Online Hands-on Lab: Konfiguration von Open-Source-SpamAssassin-Regeln in einer kostenfreien Cloud-Instanz. Training eines Random-Forest-Klassifikators zur Erkennung von Header-Anomalien anhand frei verfügbarer E-Mail-Logs.
  • Modul 4: Visuelle Erkennung von Phishing-Webseiten
  • Modellierung von Webseiten-Layouts: Erstellung dynamischer Baselines zur Erkennung von gefälschten Login-Seiten mithilfe von Open-Source-Computer-Vision-Tools.
  • Bildanalyse & Logo-Erkennung: Erkennung von missbräuchlich verwendeten Markenlogos durch Python-basierte Bildverarbeitung im Browser.
  • Risikoscoring-Modelle für URLs: Entwicklung von dynamischen Schwellenwerten zur Bewertung von Link-Zielen, programmiert in kostenfreien Jupyter-Umgebungen.
  • Erkennung von Typosquatting & Homoglyphen: Identifikation von visuell ähnlichen, aber bösartigen Domains anhand anonymisierter Open-Source-Feeds.
  • Online Hands-on Lab: Analyse von Phishing-Screenshots mit dem kostenfreien OpenCV-Framework. Konfiguration von ML-Jobs in einer Open-Source-Umgebung zur Aufdeckung anomaler Webseiten-Strukturen.
  • Modul 5: Automatisierte Analyse von bösartigen Anhängen
  • Grenzen der klassischen Anhang-Analyse: Obfuskation und Makro-Malware und die Notwendigkeit KI-gestützter Ansätze, analysiert an sicheren, frei zugänglichen Dokumenten-Samples.
  • Repräsentation von Office-Dokumenten und PDFs: Extraktion von Metadaten und eingebettetem Code mittels quelloffener Python-Skripte.
  • Deep Learning Architekturen für Dateianalyse: Einsatz von neuronalen Netzen zur Klassifizierung von bösartigen Anhängen, trainiert auf kostenfreien GPU-Instanzen (z.B. Colab).
  • Dynamische Analyse & Verhaltens-Clustering: KI-gestützte Auswertung von Sandbox-Reports aus öffentlichen Malware-Datenbanken für E-Mail-Anhänge.
  • Online Hands-on Lab: Nutzung einer cloudbasierten, kostenfreien Cuckoo Sandbox-Instanz. Training eines PyTorch-basierten Modells im Browser zur Klassifizierung von bösartigen PDFs anhand von extrahierten Strukturmerkmalen.
  • Modul 6: Erkennung von KI-generiertem Phishing (Deepfakes & LLMs)
  • Automatisierte Phishing-Generierung: Herausforderungen bei der Erkennung von Texten, die von großen Sprachmodellen (LLMs) erstellt wurden.
  • Erkennung von maschinengeneriertem Text: Training von Modellen zur Unterscheidung zwischen menschlicher und KI-generierter Sprache unter Nutzung quelloffener Frameworks.
  • Audio- & Video-Deepfakes im Social Engineering: Überwachung von Open-Source-Intelligence (OSINT) Quellen zur proaktiven Aufklärung über neue Deepfake-Phishing-Methoden (Vishing).
  • Automatisierte Extraktion von Deepfake-Indikatoren: Generierung von Erkennungsmerkmalen zur Einspeisung in kostenfreie Threat Intelligence Plattformen.
  • Online Hands-on Lab: Entwicklung eines Erkennungsskripts mit kostenfreien Hugging Face Modellen im Browser. Automatisierte Auswertung von Text-Samples zur Identifikation von LLM-generierten Phishing-E-Mails.
  • Modul 7: Adversarial Machine Learning in der Phishing-Erkennung
  • Schwachstellen von Phishing-Filtern: Verständnis der Angriffsvektoren auf ML-basierte E-Mail-Sicherheitssysteme (Evasion, Poisoning), simuliert in sicheren Online-Umgebungen.
  • Evasion Attacks auf NLP-Modelle: Techniken zur Umgehung von Textklassifikatoren durch gezielte Wortveränderungen, demonstriert an Open-Source-Modellen.
  • Data Poisoning in Spam-Filtern: Manipulation von Trainingsdaten zur Erzeugung von Whitelist-Backdoors, analysiert in isolierten, browserbasierten Containern.
  • Härtung von Erkennungsmodellen: Strategien zur Erhöhung der Robustheit durch Adversarial Training mit quelloffenen Frameworks.
  • Online Hands-on Lab: Durchführung eines Evasion-Angriffs auf ein Spam-Erkennungsmodell unter Verwendung der kostenfreien, quelloffenen Adversarial Robustness Toolbox (ART) direkt im Browser. Anschließende Härtung des Modells.
  • Modul 8: Integration in Security Awareness und Incident Response
  • Orchestrierung von Phishing-Erkennung: Integration von trainierten ML-Modellen in Open-Source Security Operations Center (SOC) Architekturen und E-Mail-Gateways.
  • KI-gestützte Alert Triage für User-Reports: Automatisierte Priorisierung von durch Nutzer gemeldeten verdächtigen E-Mails zur Entlastung von Analysten, umgesetzt mit kostenfreien SOAR-Tools.
  • Automatisierte Incident Response für Phishing: Entwicklung von Playbooks, die basierend auf KI-Konfidenzwerten autonome Entscheidungen (z.B. Löschung aus Postfächern) treffen, konfiguriert in Open-Source-Plattformen.
  • Continuous Learning durch User-Feedback: Feedback-Schleifen zur kontinuierlichen Verbesserung der KI-Modelle durch gemeldete Phishing-Versuche, simuliert in einer cloudbasierten Übungsumgebung.
  • Online Hands-on Lab: Integration der entwickelten ML-Modelle in die kostenfreie Open-Source-Plattform TheHive und Shuffle SOAR. Erstellung eines automatisierten Playbooks im Browser zur Reaktion auf gemeldete Phishing-E-Mails.

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.

5.387 Kurse zum Vergleich.

5.387Kurse
Kläre deinen persönlichen Kursstart

Häufige Fragen

3 Fragen, kurz beantwortet

Kläre deinen persönlichen Kursstart (5.387 Kurse)

Preis, Dauer und nächster Start der 5.387 Kurse im direkten Vergleich.

Angebote dieses Anbieters
Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir