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Schulungsübersicht
Einführung in sichere und ethische KI
- Überblick über KI-Sicherheit und -Ethik
- Gängige Bedrohungen und Schwachstellen in KI-Systemen
- Regulatorische Landschaft und Compliance-Rahmenwerke
Sicherheitsbedrohungen bei KI-Agenten
- Verseuchung von Daten und Manipulation von Modellen
- Adversariale Angriffe auf KI-Modelle
- Minderungsstrategien für KI-Sicherheitsbedrohungen
Entwicklung robuster und sicherer KI-Modelle
- Sicherer KI-Entwicklungslebenszyklus
- Techniken des defensiven Machine Learning
- Validierung und Testen von KI-Modellen
Ethische KI-Entwicklung und Fairness
- Erkennung und Minderung von Verzerrungen (Bias) in KI-Modellen
- Erklärbarkeit und Transparenz bei KI-Entscheidungen
- Sicherstellung einer verantwortungsvollen KI-Bereitstellung
KI-Regulierung, Compliance und Risikomanagement
- Compliance mit DSGVO, CCPA und AI Act
- Risikomanagement-Rahmenwerke für KI-Sicherheit
- Audit von KI-Modellen hinsichtlich Sicherheit und ethischer Bedenken
Best Practices für den sicheren KI-Betrieb
- Bereitstellung von KI-Agenten unter Sicherheitsaspekten
- Überwachung von KI-Modellen auf Anomalien und Schwachstellen
- Reaktion und Minderung bei KI-Sicherheitsvorfällen
Fallstudien und reale Anwendungen
- Fallstudien zu KI-Sicherheitsverletzungen und daraus gezogenen Lehren
- Implementierung sicherer KI-Agenten in realen Szenarien
- Best Practices zur Zukunftssicherung der KI-Sicherheit
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von KI- und Machine-Learning-Konzepten
- Erfahrung mit Python und KI-Frameworks
- Grundlegende Kenntnisse der Prinzipien der IT-Sicherheit
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Sicherheitsspezialisten
- Compliance-Beauftragte
14 Stunden
