IT-Security in Aktion: Cyberangriffe erkennen, abwehren und verhindern
Mit Praxislabs aktuelle Angriffstechniken nachvollziehen und KI-Risiken einordnen
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Machine Lerning Engineer
1. Grundlagen der Cybersicherheit
- Hacking vs. IT-Sicherheit, Angreifer und ihre Motive, Begriffe und Metriken
- MITRE ATT&CK; Schwachstellen, Fehlkonfigurationen und Berechtigungen gemeinsam bewerten
- Reconnaissance, Enumeration und Scanning; Beobachtungen von Annahmen unterscheiden und relevante Gegenmaßnahmen priorisieren
2. Initiale Infektionen, Erstzugriff und Identitäten
- Social Engineering, Passwortverfahren und -richtlinien, Phishing
- MFA/2FA-Umgehung und Tokenmissbrauch, Angriffe auf Microsoft 365, Cloud- und Identity-Angriffswege
- Browser-basierte Angriffe und Angriffe über Peripheriegeräte
- Phishing-resistente Anmeldung, Schutz privilegierter Konten und Begrenzung von Zugriffsrechten als Verteidigungsansätze
3. Infrastruktur-Sicherheit
- Angriffskette, Enumeration, Port-Scanning, Offline-Cracking
- Reverse- und Bind-Shells, Schwachstellenbewertung, Command Injection, Webshells, SSRF, Metasploit
4. Linux-Sicherheit
- Exploitation und Privilege Escalation
- Lateral Movement und Pivoting über Systemgrenzen, Post Exploitation
5. Windows-Sicherheit
- Credential-System, IPS-Evasion, Memory Corruptions, Exploit-Mitigations
- Meterpreter, Keylogging, Client-Side-Exploitation, Sysinternals, Library-Hijacking
6. Active-Directory-Sicherheit
- Coercion, Pass-the-Hash, Pass-the-Ticket, Golden/Silver Tickets, Kerberoasting
- Skeleton Key, Machine Account Quota, AdminSDHolder, Enterprise Access Model, Privileged Access Workstations
- Credential-Zugriff und Schutz von Zugangsdaten als zentrale Verteidigungslinie
7. Webanwendungen und Netzwerkgrenzen
- SQL-Injection, XSS, Command Injection und SSRF anhand ausgewählter Beispiele; Fehlerursache und Schutzmaßnahme verbinden
- Netzwerksegmentierung, Protokollanalyse und kontrollierte Kommunikationswege; Grenzen von Firewalls und Endpoint-Schutz einordnen
8. Post Exploitation, Erkennung und Defense in Depth
- Living-off-the-Land, Fileless-Malware, Lateral Movement über RDP, WMI, WinRM, DCOM
- Verdächtige Aktivitäten im Kontext bewerten, Protokollierung und Erkennung kombinieren
- Härtung von Windows und Active Directory, Netzwerkverteidigung, ISMS-Grundlagen, Threat Modeling
- Aufbau eines SOC, Incident Response, Threat Intelligence
9. Ransomware und Wiederherstellung
- Ransomware-Angriffswege unterbrechen, Erstmaßnahmen und Berechtigungsschutz
- Backup-Strategien, Disaster Recovery mit RPO/RTO, Datenwiederherstellung
- Abwägung zur Lösegeldzahlung, Entschlüsselung, Tools
10. KI in Angriff und Verteidigung
- KI-gestützte Recherche, Phishing-Vorbereitung, Schwachstellenanalyse und Triage; Ergebnisse und Reichweite kritisch beurteilen
- Daten und Secrets schützen: freigegebene Daten, geeignete Betriebsumgebung und klar begrenzter Zugriff
- KI-Agenten technisch begrenzen: minimale Rechte, Isolation und Freigaben für wirksame Änderungen
- KI-Ergebnisse überprüfen: Aussagen mit Originalereignissen und unabhängigen Logs abgleichen
- Automatisierte Gegenmaßnahmen kontrollieren: Zuständigkeiten, Abbruchwege, Rücknahme und Wiederherstellung
11. Fallstudien und Praxisübungen
Ausgewählte Angriffspfade werden praktisch im Labor geübt, weitere anhand von Demonstrationen und Fallstudien erläutert
- Du erkennst Angriffswege und ordnest ihre Bedeutung für die eigene Umgebung ein.
- Du leitest aus praktischen Laborbeobachtungen konkrete Schutz- und Erkennungsmaßnahmen ab.
- Du betrachtest Identitäten, Berechtigungen und Segmentierung als zusammenhängende Schutzmaßnahmen.
- Du beurteilst KI-Risiken anhand von Datenzugriff, Werkzeugrechten und Betriebsgrenzen.
- Du priorisierst Verbesserungen für Prävention, Erkennung und Wiederherstellung.
Technische Erklärungen, Demonstrationen und eigene Hands-on-Übungen wechseln sich ab. Du arbeitest in einem browserbasierten IT-Security-Lab mit simuliertem Unternehmensnetzwerk (Windows, Linux, BSD, Server, Clients, Firewalls, Proxies, NG-Firewalls, IPS, WAF, Endpoint Protection). Ausgewählte Laborpfade verbinden Erstzugriff, Ausweitung von Berechtigungen und Bewegung zwischen Systemen; Web-Fälle ergänzen diese Perspektive. Zu jedem ausgewählten Angriffsweg werden passende Gegenmaßnahmen diskutiert.
Im KI-Block bewertest du exemplarisch den Einsatz eines Agenten zur Logauswertung: erlaubte Daten, Rechte, Nachweise und Freigaben. Der Schwerpunkt liegt auf sicherem Betrieb und Verteidigung, nicht auf dem Training eigener KI-Modelle.
Voraussetzungen: Erfahrung mit Betrieb und Administration von Windows- und Linux-Systemen sowie Grundkenntnisse in Netzwerken und IT-Sicherheit.
- IT-Sicherheitsbeauftragte und IT-Sicherheitsverantwortliche
- IT-Administrator:innen (Client, Server, Netzwerk) und Security Engineers
- Programmierer:innen und IT-Ingenieur:innen
- Mitarbeitende in Security Operations Centern
- Technische Generalisten, die Risiken aus Angreifersicht betrachten möchten
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