Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Third-Party Risk Assessor

Grundlagen des KI-gestützten Third-Party Risk Managements

Einsatz von Machine Learning und Natural Language Processing zur Automatisierung von Risikoanalysen, demonstriert in browserbasierten Umgebungen.

Identifikation und Aggregation von Open-Source-Intelligence (OSINT) und frei verfügbaren Unternehmensdaten zur Risikobewertung.

Nutzung von Web Scraping und API-Integrationen zur kontinuierlichen Überwachung von Drittanbietern, programmiert in kostenfreien Python-Notebooks.

Aufbau einer automatisierten Datenerfassungspipeline. Nutzung von Google Colab und Open-Source-Bibliotheken wie BeautifulSoup und Requests zur Extraktion von Risikodaten aus öffentlichen Quellen.

KI-gestützte Analyse von Sicherheitsfragebögen

Entwicklung von Algorithmen zur Berechnung von Risikowerten basierend auf den extrahierten Antworten, programmiert in browserbasierten Jupyter-Notebooks.

Implementierung eines NLP-Modells zur Analyse von Sicherheitsfragebögen in Python via Google Colab. Nutzung von kostenfreien Hugging Face Transformers zur automatisierten Bewertung von simulierten Antworten.

Kontinuierliches Monitoring von Drittanbietern

Konfiguration eines kontinuierlichen Monitoring-Dashboards in einer kostenfreien Cloud-Instanz. Integration von Open-Source-Threat-Feeds (z.B. MISP) und Durchführung einer Sentiment-Analyse mit Python.

Bewertung von Finanz- und Compliance-Risiken

Automatisierte Prüfung der Einhaltung von Vorschriften (z.B. DSGVO, Lieferkettengesetz) durch Analyse von Unternehmensrichtlinien und Zertifikaten.

Analyse von simulierten Finanzberichten und Compliance-Dokumenten mit Python. Training eines Machine-Learning-Modells (Scikit-learn) zur Vorhersage von Finanzrisiken basierend auf extrahierten Kennzahlen.

KI-gestützte Bewertung der Cybersicherheit von Drittanbietern

Überprüfung von SPF, DKIM und DMARC-Konfigurationen bei Drittanbietern zur Bewertung des Phishing-Risikos, analysiert an frei zugänglichen Domains.

Durchführung einer externen Angriffsflächenanalyse für eine simulierte Drittanbieter-Domain. Nutzung von Open-Source-Tools wie Nmap und Shodan (via API) in einer browserbasierten Umgebung zur Identifikation von Schwachstellen.

Graphenbasierte Analyse von Lieferkettenrisiken

Visualisierung und Analyse von mehrstufigen Lieferketten (Nth-Party-Risiken) zur Identifikation von Single Points of Failure.

Modellierung von Beziehungen zwischen Unternehmen, Produkten und Dienstleistungen unter Nutzung quelloffener Graphendatenbanken.

Einsatz von Graph Neural Networks (GNNs) zur Vorhersage von Risikofortpflanzung und kaskadierenden Ausfällen in der Lieferkette.

Aufbau einer Graphendatenbank zur Modellierung einer simulierten Lieferkette. Nutzung von Open-Source-Tools wie Neo4j (Community Edition) und Python zur Visualisierung und Analyse von Konzentrationsrisiken.

Automatisierung von TPRM-Workflows

Anbindung der automatisierten Workflows an Open-Source Governance, Risk, and Compliance (GRC) Systeme.

Erstellung eines automatisierten TPRM-Workflows mit dem kostenfreien Open-Source-Tool Shuffle SOAR. Integration von Datenquellen, KI-Modellen und automatisierter Berichterstattung in einem browserbasierten Playbook.

Zukunftstrends und ethische Aspekte im KI-gestützten TPRM

Strategien zur Anpassung der KI-Modelle an neue Bedrohungen und sich ändernde Geschäftsbedingungen durch Feedback-Schleifen.

Anwendung von XAI-Techniken (z.B. SHAP, LIME) auf ein trainiertes Risiko-Scoring-Modell in Google Colab. Analyse der Modellentscheidungen zur Sicherstellung von Fairness und Transparenz.