Modul 1: Grundlagen der KI-gestützten Cyber-Risikoökonomie
Einführung in die Cyber-Risikoökonomie: Verständnis der finanziellen Auswirkungen von Cyberangriffen und die Notwendigkeit quantitativer Risikobewertungen, vermittelt über interaktive Online-Dashboards.
KI in der Risikomodellierung: Einsatz von Machine Learning zur Vorhersage von Schadenshöhen und Eintrittswahrscheinlichkeiten, veranschaulicht durch browserbasierte KI-Modellierung.
Datenquellen für ökonomische Analysen: Erfassung und Normalisierung von historischen Vorfallsdaten und Threat-Intelligence-Feeds unter ausschließlicher Verwendung kostenfreier Open-Source-Kollektoren.
Feature Engineering für Risikodaten: Transformation von rohen Finanz- und Sicherheitsdaten 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 Datensätzen zur Datenaufbereitung und Visualisierung ökonomischer Risikofaktoren mit Open-Source-Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn.
Modul 2: Quantitative Risikoanalyse mit Machine Learning
Statistische vs. ML-basierte Risikoanalyse: Baseline-Erstellung und die Herausforderung der Modellierung von Extremereignissen (Black Swans), analysiert anhand von Open-Source-Finanzdaten.
Supervised Learning für Schadensprognosen: Funktionsweise von Regressionsmodellen zur Vorhersage finanzieller Verluste durch Cybervorfälle, trainiert in kostenfreien Cloud-Umgebungen.
Monte-Carlo-Simulationen und KI: Integration von Machine Learning in stochastische Modelle zur präziseren Risikobewertung mithilfe frei zugänglicher Analyse-Tools.
Szenariobasierte Risikomodellierung: Identifikation von kritischen Geschäftsrisiken durch KI-gestützte Graphenanalyse in browserbasierten Jupyter-Notebooks.
Online Hands-on Lab: Implementierung eines Random-Forest-Regressionsmodells in Python (Scikit-learn) via Google Colab. Training des Modells mit kostenfreien historischen Schadensdaten zur Prognose potenzieller finanzieller Verluste.
Modul 3: KI-gestützte Bewertung von Cyber-Versicherungen
Analyse von Cyber-Versicherungspolicen: KI-gestützte Auswertung von Deckungsumfängen und Ausschlüssen unter Nutzung von Open-Source-NLP-Modellen.
Pricing-Modelle für Cyber-Versicherungen: Identifikation von Risikofaktoren und deren Einfluss auf Prämien durch Verhaltensmodellierung in kostenfreien Online-Umgebungen.
Integration von ML in Underwriting-Prozesse: Architektur moderner Risikobewertungssysteme, demonstriert an quelloffenen Frameworks zur Entscheidungsunterstützung.
Automatisierte Deckungsprüfung: KI-gesteuerte Abgleichung von Vorfallsdaten mit Policenbedingungen, simuliert in sicheren, browserbasierten Umgebungen.
Online Hands-on Lab: Konfiguration eines NLP-Modells mit kostenfreien Hugging Face Transformers im Browser. Automatisierte Auswertung von fiktiven Versicherungspolicen und Abgleich mit simulierten Schadensfällen zur Deckungsprüfung.
Modul 4: Ökonomische Bewertung von Sicherheitsinvestitionen (ROSI)
Modellierung des Return on Security Investment (ROSI): Erstellung dynamischer Baselines zur Bewertung der Wirtschaftlichkeit von Sicherheitsmaßnahmen mithilfe von Open-Source-Analytics-Tools.
Kosten-Nutzen-Analyse mit KI: Erkennung von ineffizienten Sicherheitsinvestitionen durch Python-basierte Datenanalyse im Browser.
Optimierung von Sicherheitsbudgets: Entwicklung von dynamischen Allokationsmodellen zur Maximierung der Risikoreduktion, programmiert in kostenfreien Jupyter-Umgebungen.
Bewertung von Opportunitätskosten: Identifikation von indirekten Kosten durch Sicherheitsvorfälle anhand anonymisierter Open-Source-Finanzdaten.
Online Hands-on Lab: Analyse von Sicherheitsbudgets mit Python-basierten Optimierungsalgorithmen. Konfiguration von ML-Jobs in einer Google Colab-Umgebung zur Berechnung des optimalen ROSI für verschiedene Investitionsszenarien.
Modul 5: Automatisierte Analyse von Cyber-Schäden mit Deep Learning
Grenzen der klassischen Schadensbewertung: Komplexität von Betriebsunterbrechungen und Reputationsschäden und die Notwendigkeit KI-gestützter Ansätze, analysiert an frei zugänglichen Fallstudien.
Repräsentation von Schadensdaten: Extraktion von relevanten Finanzkennzahlen und Umwandlung in strukturierte Formate mittels quelloffener Python-Skripte.
Deep Learning für komplexe Schadensmuster: Einsatz von neuronalen Netzen zur Klassifizierung und Quantifizierung von indirekten Schäden, trainiert auf kostenfreien GPU-Instanzen (z.B. Colab).
Dynamische Analyse von Reputationsschäden: KI-gestützte Auswertung von Social-Media- und News-Daten zur Bewertung von Imageverlusten.
Online Hands-on Lab: Nutzung einer cloudbasierten, kostenfreien Jupyter-Umgebung. Training eines PyTorch-basierten neuronalen Netzes im Browser zur Quantifizierung von Betriebsunterbrechungsschäden anhand von simulierten Finanzdaten.
Modul 6: Natural Language Processing (NLP) für regulatorische Compliance
Automatisierte Compliance-Prüfung: Herausforderungen bei der Auswertung unstrukturierter Gesetzestexte und Richtlinien aus frei zugänglichen Quellen.
Named Entity Recognition (NER) für Compliance: Training von NLP-Modellen zur Extraktion regulatorischer Anforderungen unter Nutzung quelloffener Sprachmodelle.
Sentiment-Analyse von Regulierungsbehörden: Überwachung von Open-Source-Intelligence (OSINT) Quellen zur proaktiven Anpassung an neue Vorschriften.
Automatisierte Gap-Analyse: Generierung von Compliance-Berichten aus Fließtexten zur Einspeisung in kostenfreie GRC-Plattformen (Governance, Risk, Compliance).
Online Hands-on Lab: Entwicklung eines NLP-Skripts mit kostenfreien Hugging Face Transformers im Browser. Automatisierte Auswertung von DSGVO-Texten und Abgleich mit simulierten Unternehmensrichtlinien zur Identifikation von Compliance-Lücken.
Modul 7: Adversarial Machine Learning in der Risikomodellierung
Schwachstellen von KI-Risikomodellen: Verständnis der Angriffsvektoren auf ökonomische ML-Systeme (Manipulation von Finanzdaten), simuliert in sicheren Online-Umgebungen.
Evasion Attacks auf Risikoscoring: Techniken zur Umgehung von ML-basierten Risikobewertungen, demonstriert an Open-Source-Modellen.
Data Poisoning in der Schadensprognose: Manipulation von historischen Daten zur Verfälschung von Risikoprognosen, analysiert in isolierten, browserbasierten Containern.
Härtung von ökonomischen Modellen: Strategien zur Erhöhung der Robustheit durch Adversarial Training mit quelloffenen Frameworks.
Online Hands-on Lab: Durchführung eines Data-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 von KI-Risikomodellen in das Enterprise Risk Management (ERM)
Orchestrierung von KI-Risikomodellen: Integration von trainierten ML-Modellen in Open-Source Enterprise Risk Management (ERM) Architekturen.
KI-gestütztes Risikoreporting: Automatisierte Generierung von Risikoberichten für das Management, umgesetzt mit kostenfreien Visualisierungs-Tools.
Automatisierte Risikoeskalation: Entwicklung von Workflows, die basierend auf KI-Risikoscores autonome Benachrichtigungen auslösen, konfiguriert in Open-Source-Plattformen.
Continuous Learning im ERM: Feedback-Schleifen zur kontinuierlichen Verbesserung der ökonomischen KI-Modelle, simuliert in einer cloudbasierten Übungsumgebung.
Online Hands-on Lab: Integration der entwickelten ML-Risikomodelle in eine kostenfreie Open-Source-Dashboard-Lösung (z.B. Apache Superset). Erstellung eines automatisierten Workflows im Browser zur Visualisierung und Eskalation von KI-generierten Risikowarnungen.