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Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Vulnerability Management

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 €
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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 des KI-gestützten Vulnerability Managements
  • Evolution des Schwachstellenmanagements: Grenzen traditioneller, reaktiver Scanning-Methoden und der Paradigmenwechsel hin zu prädiktiver, KI-gestützter Risikoanalyse, vermittelt über interaktive Online-Dashboards.
  • Machine Learning Basics für Vulnerability Data: Supervised vs. Unsupervised Learning im Kontext von Schwachstellen-Priorisierung, veranschaulicht durch browserbasierte KI-Modellierung.
  • Datenquellen & Asset-Telemetrie: Erfassung und Normalisierung von CVE-Datenbanken, Asset-Inventaren und Threat-Intelligence-Feeds unter ausschließlicher Verwendung kostenfreier Open-Source-Kollektoren.
  • Feature Engineering für Schwachstellen: Transformation von rohen CVE-Metadaten (CVSS, EPSS) 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 NVD-Datensätzen zur Datenaufbereitung und Visualisierung mit Open-Source-Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn.
  • Modul 2: Prädiktive Schwachstellenanalyse und Exploit-Vorhersage
  • Statistische vs. ML-basierte Exploit-Vorhersage: Analyse historischer Exploit-Daten und die Herausforderung der Vorhersagegenauigkeit, analysiert anhand von Open-Source-Vulnerability-Daten.
  • Supervised Learning-Algorithmen: Funktionsweise von Random Forests und Gradient Boosting zur Identifikation von Schwachstellen mit hoher Exploit-Wahrscheinlichkeit, trainiert in kostenfreien Cloud-Umgebungen.
  • Integration von Exploit Prediction Scoring System (EPSS): Analyse von EPSS-Scores und deren Anreicherung durch maschinelles Lernen mithilfe frei zugänglicher Threat-Intelligence-Feeds.
  • Zeitreihenanalyse von Schwachstellen-Trends: Identifikation von aufkommenden Bedrohungen durch KI-gestützte Trendanalyse in browserbasierten Jupyter-Notebooks.
  • Online Hands-on Lab: Implementierung eines Random-Forest-Modells in Python (Scikit-learn) via Google Colab. Training des Modells mit kostenfreien CVE- und Exploit-DB-Daten zur Vorhersage zukünftiger Exploits.
  • Modul 3: KI-gestützte Asset Discovery und Klassifizierung
  • Automatisierte Asset-Erkennung: KI-gestützte Auswertung von Netzwerk-Scans und passiver Traffic-Analyse unter Nutzung von Open-Source-Datensätzen.
  • Klassifizierung von IT-Assets: Identifikation kritischer Systeme und Daten durch Verhaltensmodellierung in kostenfreien Online-Sandbox-Umgebungen.
  • Integration von ML in Discovery-Lösungen: Architektur moderner Asset-Management-Systeme und Edge AI, demonstriert an quelloffenen Frameworks.
  • Dynamische Risikobewertung von Assets: KI-gesteuerte Anpassung von Kritikalitäts-Scores basierend auf Echtzeit-Telemetrie, simuliert in sicheren, browserbasierten Linux-Containern.
  • Online Hands-on Lab: Konfiguration von Open-Source-Asset-Discovery-Tools in einer kostenfreien Cloud-Instanz. Training eines Klassifikators zur automatischen Kategorisierung von Assets anhand frei verfügbarer Netzwerk-Scan-Daten.
  • Modul 4: Automatisierte Priorisierung und Risk Scoring
  • Modellierung von Unternehmensrisiken: Erstellung dynamischer Risikoprofile zur Priorisierung von Schwachstellen mithilfe von Open-Source-Analytics-Tools.
  • Kontextbasierte Schwachstellenbewertung: Erkennung von Abhängigkeiten und Angriffsvektoren durch Python-basierte Graphenanalyse im Browser.
  • Risikoscoring-Modelle: Entwicklung von dynamischen Schwellenwerten zur Reduzierung von Patch-Fatigue, programmiert in kostenfreien Jupyter-Umgebungen.
  • Erkennung von Patch-Abhängigkeiten: Identifikation von kritischen Patch-Pfaden und potenziellen Systemausfällen anhand anonymisierter Open-Source-Logfiles.
  • Online Hands-on Lab: Analyse von Schwachstellen-Scans mit kostenfreien Open-Source-Tools. Konfiguration von ML-Jobs in einer Open-Source-Umgebung zur Aufdeckung kritischer Angriffsvektoren und automatisierter Priorisierung.
  • Modul 5: Natural Language Processing (NLP) für Threat Intelligence
  • Automatisierte Threat Intelligence im Vulnerability Management: Herausforderungen bei der Auswertung unstrukturierter Texte aus frei zugänglichen Blogs, Foren und Security Advisories.
  • Named Entity Recognition (NER) für CVEs: Training von NLP-Modellen zur Extraktion Schwachstellen-spezifischer Entitäten unter Nutzung quelloffener Sprachmodelle.
  • Sentiment-Analyse & Exploit-Diskussionen: Überwachung von Open-Source-Intelligence (OSINT) Quellen zur proaktiven Identifikation von Exploit-Entwicklungen.
  • Automatisierte IoC- und CVE-Extraktion: Generierung strukturierter Formate 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 Security-Advisories und Einspeisung der extrahierten CVE-Daten in eine cloudbasierte Open-Source-MISP-Instanz.
  • Modul 6: KI-gestütztes Patch Management und Remediation
  • Grenzen des klassischen Patch Managements: Komplexität von Abhängigkeiten und die Notwendigkeit KI-gestützter Ansätze, analysiert an sicheren, frei zugänglichen Systemumgebungen.
  • Prädiktive Patch-Auswirkungsanalyse: Vorhersage potenzieller Systemkonflikte und Ausfallzeiten mittels quelloffener Python-Skripte.
  • Automatisierte Remediation-Strategien: Einsatz von Machine Learning zur Auswahl optimaler Workarounds und Mitigationsmaßnahmen, trainiert auf kostenfreien Cloud-Instanzen.
  • Dynamische Patch-Planung: KI-gestützte Optimierung von Wartungsfenstern basierend auf historischen Systemdaten.
  • Online Hands-on Lab: Nutzung einer cloudbasierten, kostenfreien Testumgebung. Training eines ML-Modells im Browser zur Vorhersage von Patch-Erfolgsraten anhand von historischen System- und Patch-Daten.
  • Modul 7: Adversarial Machine Learning im Vulnerability Management
  • Schwachstellen von KI-Risikomodellen: Verständnis der Angriffsvektoren auf ML-Systeme zur Schwachstellenbewertung (Evasion, Poisoning), simuliert in sicheren Online-Umgebungen.
  • Manipulation von Vulnerability Scores: Techniken zur Umgehung von ML-basierten Priorisierungssystemen, demonstriert an Open-Source-Modellen.
  • Data Poisoning in Threat Feeds: Manipulation von Trainingsdaten zur Erzeugung falscher Risikobewertungen, analysiert in isolierten, browserbasierten Containern.
  • Härtung von Risikomodellen: Strategien zur Erhöhung der Robustheit durch Adversarial Training mit quelloffenen Frameworks.
  • Online Hands-on Lab: Durchführung eines Poisoning-Angriffs auf ein Risikoscoring-Modell unter Verwendung der kostenfreien, quelloffenen Adversarial Robustness Toolbox (ART) direkt im Browser. Anschließende Härtung des Modells.
  • Modul 8: Integration und Automatisierung im Vulnerability Management
  • Orchestrierung von KI-Modellen: Integration von trainierten ML-Modellen in Open-Source Vulnerability Management Architekturen.
  • KI-gestützte Alert Triage für Schwachstellen: Automatisierte Priorisierung von neuen CVE-Meldungen zur Entlastung von Analysten, umgesetzt mit kostenfreien SOAR-Tools.
  • Automatisierte Remediation-Workflows: Entwicklung von Playbooks, die basierend auf KI-Risikoscores autonome Patch-Entscheidungen treffen, konfiguriert in Open-Source-Plattformen.
  • Continuous Learning im Vulnerability Management: Feedback-Schleifen zur kontinuierlichen Verbesserung der KI-Modelle, 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 hochpriorisierte, KI-bewertete Schwachstellen.

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