CAS AI powered CyberTech
Hochschule für Wirtschaft FHNW
Schützen Sie digitale Systeme mit den Mitteln der Künstlichen Intelligenz: Im CAS AI powered CyberTech lernen Sie, wie Sie aktuelle AI-Technologien gezielt für die Cybersicherheit einsetzen – fundiert und mit Blick auf reale Bedrohungsszenarien.

- Sie entwickeln Know-how für den Einsatz von KI in der Cyberabwehr, von AI Safety bis zur Angriffserkennung.
- Sie lernen, wie Sie Bedrohungen mithilfe von Machine Learning frühzeitig identifizieren und effektiv abwehren.
- Sie vertiefen Ihre Kompetenzen in Cloud-Security, AI Cybercrime Forensik und regulatorischen Anforderungen.
- Sie arbeiten mit realitätsnahen Fallbeispielen und Tools, die direkt in der Praxis anwendbar sind.
- Sie profitieren vom interdisziplinären Austausch mit Expert*innen aus IT, Security und KI-Anwendungspraxis.
Steckbrief
Ziele und Nutzen
Der CAS AI powered CyberTech vermittelt Ihnen das nötige Rüstzeug, um Künstliche Intelligenz gezielt und verantwortungsvoll in der Cybersicherheit einzusetzen. Sie lernen, wie AI-, Machine-Learning- und Deep-Learning-Methoden funktionieren – und wie Sie diese zur Abwehr moderner Bedrohungen anwenden. Sie analysieren Sicherheitsrisiken im Kontext von AI Safety, Cloud- und Data-Security, durchdringen neue Hacking-Methoden und setzen forensische KI-gestützte Verfahren gezielt ein. Damit schaffen Sie die Basis, um komplexe Angriffsszenarien zu erkennen, Risiken fundiert zu bewerten und resiliente Sicherheitsarchitekturen mitzugestalten.
Für wen ist das CAS geeignet?
Das CAS richtet sich an:
- Chief Information Security Officers (CISO) und IT-Security-Verantwortliche
- ICT-Fach- und Führungskräfte mit Bezug zu Cybersecurity, Infrastruktur oder Softwareentwicklung
- Expert*innen für Digital Forensics, Cloud- und Data-Security
- Fachpersonen aus Branchen wie Banken, Versicherungen, Gesundheitswesen, Pharma, Medien, Telekommunikation, öffentlicher Sektor, KMU
Zielpublikum
Aufbau und Inhalte
Das CAS AI powered CyberTech besteht aus fünf Modulen. Sie setzen sich praxisnah mit der Frage auseinander, wie Künstliche Intelligenz sicher, wirkungsvoll und regelkonform in der IT-Sicherheit eingesetzt werden kann – von strategischer Analyse über Hacking-Szenarien bis zur forensischen Aufarbeitung.
Modulübersicht
Modul 1: AI Safety & Trust
Was bedeutet es, Künstliche Intelligenz sicher, verantwortungsvoll und ethisch vertretbar einzusetzen?
- Begriffsklärung: AI, Machine Learning, Deep Learning
- Rechtsrahmen: EU AI Act, OECD AI Principles, SAE J3016
- AI-Compliance, Datenschutz und Maschinenethik
- Zero Trust Network Access (ZTNA)
- Risk & Security Management im Kontext Emerging Technologies
- Prompt Engineering und AI-Assessments
Modul 2: AI CyberTech Assessment
Wie verändert AI bestehende Sicherheitsarchitekturen und -prozesse?
- Cyber Security Frameworks mit AI-Integration
- Einsatz von AI im Cyber Defence Center (CDC)
- Continuous Threat Exposure Management (CTEM)
- Predictive Security Analytics
- Machine Learning in Threat Intelligence
Modul 3: Cloud-Security & Data-Security
Wie lässt sich Cloud- und Datensicherheit im Zeitalter der KI sicherstellen?
- CASB (Cloud Access Security Broker) und AI
- SASE (Secure Access Service Edge) und AI
- Intelligente Netzwerksicherheit in hybriden Umgebungen
- IAM, CIAM und Re-Authentisierung mittels AI
- DRM, DLD und AI-gestützte Kryptoanalyse
- Quantum Machine Learning (QML)
Modul 4: AI Hacking
Welche neuen Angriffsszenarien entstehen durch KI – und wie kann man ihnen begegnen?
- AI-gesteuerte Hacking-Methoden, Social Engineering & Deep Fakes
- Mobile-Device- und IoT-Hacking
- Angriff auf KI-Systeme („Attack AI“)
- Sichere Videoübertragung, Netzwerkkameras, NGAM, Drohnen
- Perimeterschutz und intelligentes Monitoring
- Live-Demos zu AI-getriebenen Angriffen
Modul 5: IT-Forensik
Wie kann AI bei der digitalen Aufklärung von Sicherheitsvorfällen unterstützen?
- Digitale Forensik mit AI, Cybercrime Detection
- AI-gestützte Strafverfolgung und Beweissicherung
- Forensische Analyse von Cloud- und Datenspuren
- Automatisierte Rapportierung und Integritätsprüfungen mittels Machine Learning
Weiterführende Programme
Das CAS AI powered CyberTech kann in das Weiterbildungsdiplom DAS Leadership in Cybersecurity integriert oder als Wahlmodul im MAS Leadership in Cybersecurity angerechnet werden.
Vertiefungen
International
Dozierende
- Rainer Kessler, swisstec Academy, Co-Leitung
- Marc Burkhard
- Prof. Dr. Walter Dettling, FHNW
- Sarah von Hoyningen-Huene
- Georg Jonkin
- Hans-Peter Käser
- Christian Mossner
- Jutta Sonja Oberlin
- Raphael Rietmann
- Christoph Scherer
- Frank Schefter
Voraussetzungen und Zulassung
Das Weiterbildungsprogramm richtet sich an Fachpersonen mit einem Tertiär-Abschluss einer Hochschule (Universitäten/ETH, Pädagogische Hochschulen oder Fachhochschulen) oder einer höheren Berufsbildung (Eidg. Höhere Fachprüfung, Eidg. Berufsprüfungen oder Höhere Fachschulen) und einschlägiger Berufspraxis von mindestens zwei Jahren nach Abschluss.
Interessent:innen mit einer beruflichen Grundausbildung (Eidgenössisches Berufsattest EBA, Eidgenössisches Fähigkeitszeugnis EFZ) können aufgenommen werden, wenn sie einschlägige Berufserfahrung, Leitungserfahrung sowie sonstige Qualifikationen mitbringen.
Organisatorisches
Beratung und Info-Anlässe
Info-Anlässe
Kontakt
Franziska Toth
franziska.toth@fhnw.ch
Prof. Martina Dalla Vecchia
martina.dallavecchia@fhnw.ch