Grundlagen von Datenschutz in der IT-Sicherheit
  • Erforschen Sie die Prinzipien von Datenschutz, künstlicher Intelligenz und Data Science
  • Erwerben Sie Know-how im Umgang mit sensiblen Daten in KI-gestützten Umgebungen
  • Verbinden Sie Aspekte von Datenschutz, Data Science und Sicherheitstechnik
Einführung in Data Science für IT-Ingenieure
  • Verstehen Sie die Beziehung zwischen Data Science, Datenwissenschaft und IT-Sicherheit
  • Lernen Sie sichere Workflows in Data Science-Umgebungen kennen
  • Erkunden Sie Anwendungen der Künstlichen Intelligenz im Datenschutz
  • Verwenden Sie Python für sichere Datenverarbeitung
  • Erkennen Sie, wie KI Bedrohungen identifizieren und Vorschriften einhalten kann
Python für sichere Datenverarbeitung
  • Erlernen Sie grundlegende Python-Fähigkeiten für Datensicherheit und -management
  • Gängige Techniken wie Dateiverwaltung und Datenstrukturen anwenden
  • Entwickeln Sie Skripte für den sicheren Datenzugriff und Validierung
  • Nuten Sie Git und GitHub für Code-Versionierung und Sicherheit
  • Erforschen Sie die Unix-Shell zur Automatisierung in sicheren Rahmen
Datenbearbeitung und Zugangskontrolle
  • Extrahieren und filtern Sie Daten mit SQL unter Beachtung der Sicherheit
  • Verwenden Sie Pandas und Numpy für die sichere Datenbereinigung
  • Erkennen Sie Best Practices zur Anonymisierung sensibler Daten
  • Lernen Sie datenethische Prinzipien und GDPR-konforme Prozesse
  • Führen Sie sichere explorative Datenanalysen zur Wahrung der Integrität aus
AI und Cybersicherheitstechniken
  • Erwerben Sie Klassifizierungstechniken zur Bedrohungserkennung
  • Nutzung überwachten Lernens zur Risikoanalyse
  • Nutzung und Bewertung von Modellen zur Fehlalarmkontrolle
  • Arbeiten Sie an einem Gruppenprojekt zur KI im Bereich IT-Sicherheit
  • Untersuchen Sie AI-gestützte Bedrohungserkennung und Simulation
Unüberwachtes Lernen für Anomalieerkennung
  • Einführung von Algorithmen zur Erkennung von Datenmustern
  • Reduzierung von Dimensionen zur Visualisierung
  • Entdecken Sie neuronale Netze für automatisierte Sicherheitsanalysen
  • Setzen Sie TensorFlow und Keras für Cybersicherheitsmodelle ein
  • NLP nutzen zur Erkennung von Phishing und für Log-Analyse
Projekt in sicherheitsbewusster AI
  • Erstellen Sie ein angewandtes Projekt zur Datensicherheit
  • Integrieren Sie agile Methoden und Feedback von Beteiligten
  • Wenden Sie den gesamten Lebenszyklus sicherheitsbewusst an
  • Präsentieren Sie eine einsetzbare und regelkonforme Lösung
  • Proben Sie A/B-Tests und Leistungsbewertungen für Sicherheit