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Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Systemic Cybercrime

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

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1–3 Monate
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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 Cybercrime-Ermittlung
  • Evolution der Cyberkriminalität: Analyse moderner Angriffsvektoren und die Notwendigkeit KI-gestützter Ermittlungsmethoden, vermittelt über interaktive Online-Dashboards.
  • Machine Learning & Deep Learning in der Forensik: Supervised vs. Unsupervised Learning zur Identifikation digitaler Spuren, veranschaulicht durch browserbasierte KI-Modellierung.
  • Datenquellen & Beweissicherung: Erfassung und Normalisierung von Netzwerk-Logs und Endpoint-Daten unter ausschließlicher Verwendung kostenfreier Open-Source-Kollektoren.
  • Feature Engineering für forensische Daten: Transformation von rohen Log-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 PCAP-Datensätzen zur Datenaufbereitung und Visualisierung mit Open-Source-Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn.
  • Modul 2: KI-gestützte Analyse von Netzwerkverkehr und Kommunikation
  • Statistische vs. ML-basierte Anomalieerkennung: Baseline-Erstellung und die Herausforderung von False Positives bei der Untersuchung von Netzwerkdaten, analysiert anhand von Open-Source-Netzwerkdaten.
  • Unsupervised Learning-Algorithmen: Funktionsweise von Isolation Forests und Autoencodern zur Identifikation verdeckter Kommunikationskanäle, trainiert in kostenfreien Cloud-Umgebungen.
  • Erkennung von Command-and-Control (C2) Traffic: Analyse von Beaconing-Mustern und DGA (Domain Generation Algorithms) mithilfe frei zugänglicher Threat-Intelligence-Feeds.
  • Lateral Movement Detection: Identifikation von anomaler interner Kommunikation 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 C2-Beacons.
  • Modul 3: Endpoint-Forensik und Verhaltensanalyse mit KI
  • Endpoint-Telemetrie-Analyse: KI-gestützte Auswertung von Prozessausführungsbäumen und API-Calls unter Nutzung von Open-Source-Datensätzen (z.B. Mordor).
  • Erkennung von Fileless Malware & LotL: Identifikation von Living-off-the-Land-Techniken durch Verhaltensmodellierung in kostenfreien Online-Sandbox-Umgebungen.
  • Integration von ML in forensische Analysen: Architektur moderner EDR-Agenten und Edge AI zur Beweissicherung, demonstriert an quelloffenen EDR-Frameworks.
  • Automatisierte Response-Aktionen: KI-gesteuerte Isolierung von Hosts und Prozess-Terminierung zur Schadensbegrenzung, 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.
  • Modul 4: User and Entity Behavior Analytics (UEBA) in Ermittlungen
  • Modellierung von Nutzerverhalten: Erstellung dynamischer Baselines zur Erkennung von Insider-Bedrohungen und kompromittierten Accounts mithilfe von Open-Source-Analytics-Tools.
  • Zeitreihenanalyse & Graphen-basierte Ansätze: Erkennung von Abweichungen in Login-Zeiten und Zugriffsmustern durch Python-basierte Datenanalyse im Browser.
  • Risikoscoring-Modelle: Entwicklung von dynamischen Schwellenwerten zur Priorisierung von Ermittlungsansätzen, programmiert in kostenfreien Jupyter-Umgebungen.
  • Erkennung von Account Compromise: Identifikation von "Impossible Travel"-Szenarien und Privilege Escalation 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 Datenexfiltration.
  • Modul 5: Automatisierte Malware-Analyse und Reverse Engineering mit Deep Learning
  • Grenzen der klassischen Malware-Analyse: Obfuskation und Polymorphismus und die Notwendigkeit KI-gestützter Ansätze, analysiert an sicheren, frei zugänglichen Malware-Samples.
  • Repräsentation von Binärdateien: Extraktion von PE-Headern und Umwandlung von Binaries in Graustufenbilder mittels quelloffener Python-Skripte.
  • Deep Learning Architekturen: Einsatz von Convolutional Neural Networks (CNNs) zur Klassifizierung von Malware-Familien, trainiert auf kostenfreien GPU-Instanzen (z.B. Colab).
  • Dynamische Analyse & Verhaltens-Clustering: KI-gestützte Auswertung von Sandbox-Reports aus öffentlichen Malware-Datenbanken zur Identifikation von Täterprofilen.
  • Online Hands-on Lab: Nutzung einer cloudbasierten, kostenfreien Cuckoo Sandbox-Instanz. Training eines PyTorch-basierten CNN-Modells im Browser zur Klassifizierung von Ransomware-Samples anhand von Image-basierten Binärrepräsentationen.
  • Modul 6: Natural Language Processing (NLP) für OSINT und Threat Intelligence
  • Automatisierte Threat Intelligence: Herausforderungen bei der Auswertung unstrukturierter Texte aus frei zugänglichen Blogs, Foren und dem Darknet.
  • Named Entity Recognition (NER): Training von NLP-Modellen zur Extraktion ermittlungsrelevanter Entitäten unter Nutzung quelloffener Sprachmodelle.
  • Sentiment-Analyse & Trend-Erkennung: Überwachung von Open-Source-Intelligence (OSINT) Quellen zur proaktiven Aufklärung von Cybercrime-Kampagnen.
  • Automatisierte IoC-Extraktion: 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 und Einspeisung der IoCs in eine cloudbasierte Open-Source-MISP-Instanz.
  • Modul 7: Adversarial Machine Learning und Beweismittelsicherheit
  • Schwachstellen von KI-Erkennungsmodellen: Verständnis der Angriffsvektoren auf ML-Systeme (Evasion, Poisoning) im Kontext von Beweismittelfälschung, simuliert in sicheren Online-Umgebungen.
  • Evasion Attacks auf forensische Tools: Techniken zur Umgehung von ML-basierten Erkennungssystemen, demonstriert an Open-Source-Modellen.
  • Data Poisoning: Manipulation von Trainingsdaten zur Erzeugung von Backdoors und Verfälschung von Ermittlungsergebnissen, analysiert in isolierten, browserbasierten Containern.
  • Härtung von Erkennungsmodellen: Strategien zur Erhöhung der Robustheit durch Adversarial Training mit quelloffenen Frameworks zur Sicherstellung der Beweiskraft.
  • Online Hands-on Lab: Durchführung eines Evasion-Angriffs auf ein NTA-Modell unter Verwendung der kostenfreien, quelloffenen Adversarial Robustness Toolbox (ART) direkt im Browser. Anschließende Härtung des Modells.
  • Modul 8: Fallrekonstruktion und Automatisierte Berichterstattung mit KI
  • Orchestrierung von KI-Modellen: Integration von trainierten ML-Modellen in Open-Source-Ermittlungsplattformen zur umfassenden Fallanalyse.
  • KI-gestützte Alert Triage und Korrelation: Automatisierte Priorisierung und Verknüpfung von Beweismitteln zur Entlastung von Ermittlern, umgesetzt mit kostenfreien SOAR-Tools.
  • Automatisierte Incident Response und Berichterstattung: Entwicklung von Playbooks, die basierend auf KI-Konfidenzwerten Berichte generieren, konfiguriert in Open-Source-Plattformen.
  • Continuous Learning in der Ermittlung: Feedback-Schleifen zur kontinuierlichen Verbesserung der KI-Modelle anhand abgeschlossener Fälle, 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 Generierung eines Ermittlungsberichts basierend auf KI-generierten Alerts.

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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir