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Schulungsübersicht

Grundlagen: Das EU-KI-Gesetz aus Sicht technischer Teams

  • Relevante Pflichten und Fachbegriffe für Entwickler sowie Betreiber
  • Technische Betrachtung der unzulässigen Praktiken gemäß Artikel 4
  • Zuordnung gesetzlicher Anforderungen zu technischen Kontrollen

Sicherer und complianter Entwicklungsprozess

  • Struktur von Repositories sowie Umsetzung von Policy-as-Code für KI-Projekte
  • Code-Reviews sowie automatisierte statische Analysen zur Erkennung riskanter Muster
  • Verwaltung von Abhängigkeiten und der gesamten Wertschöpfungskette von Modellkomponenten

Gestaltung von CI/CD-Pipelines unter Compliance-Aspekten

  • Phasen innerhalb der Pipeline: Erstellung, Test, Validierung, Packaging sowie Deployment
  • Integration von Governance-Gates sowie automatisierten Regelprüfungen
  • Sicherstellung von Unveränderbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Artifakte

Testen, Validierung und Sicherheitskontrolle von Modellen

  • Überprüfung von Eingabedaten sowie Tests zur Erkennung von Bias
  • Messung der Leistungsfähigkeit, Robustheit und Widerstandsfähigkeit gegen Angriffe
  • Automatisierte Prüfkriterien sowie Berichterstellung zu Testergebnissen

Modell-Registrierung, Versionsverwaltung und Nachvollziehbarkeit

  • Nutzung von MLflow oder ähnlichen Tools zur Dokumentation der Modellhistorie und Metadaten
  • Versionierung sowohl von Modellen als auch Datensätzen zur Wiederholbarkeit von Analysen
  • Erfassung relevanter Herkunftsinformationen sowie Erstellung audittauglicher Dokumente

Kontrollmechanismen, Monitoring und Beobachtbarkeit in der Laufzeitphase

  • Protokollierung von Eingaben, Ausgaben sowie Entscheidungsprozessen des Modells
  • Überwachung von Modelldrift, Veränderungen der Inputdaten sowie weiterer Leistungskennzahlen
  • Einrichtung automatischer Warnmeldungen, Rollback-Mechanismen sowie Einsatz von Canary-Deployments

Sicherheit, Zugriffskontrolle und Datenschutz

  • Anwendung des „Least-Privilege“-Prinzips bei der Berechtigungsvergabe für Training- und Servicelaufumgebungen
  • Schutz von Trainingsdaten sowie Inferenzdaten sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung
  • Verwaltung vertraulicher Informationen mittels sicherer Schlüsselmanagement-Verfahren und konforme Konfigurationseinstellungen

Auditierbarkeit sowie Sammlung relevanter Nachweise

  • Erzeugung maschinenlesbarer Protokolle nebst menschenlesbaren Zusammenfassungen
  • Kompilierung aller erforderlichen Dokumente für Konformitätsprüfungen und Audits
  • Festlegung angemessener Aufbewahrungspolitiken sowie sicherer Lagerstätten für Compliance-bezogene Daten

Reaktion auf Vorfälle, Berichterstattung und Abhilfemaßnahmen

  • Identifikation von verdächtigen Aktivitäten oder möglichen Sicherheitsproblemen im Zusammenhang mit Modellen
  • Durchführung technischer Schritte zur Eindämmung, Rückabwicklung betroffener Vorgänge sowie präventiven Gegenmaßnahmen
  • Ausarbeitung von Fachberichten für interne Entscheidungsträger und zuständige Aufsichtsbehörden

Zusammenfassung sowie weitere Empfehlungen

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse im Softwareentwicklungs- und Bereitstellungsprozess
  • Erfahrung mit Containerisierung sowie grundlegenden Kubernetes-Konzepten
  • Vertrautheit mit Git-basiertem Versionskontrollsystem sowie CI/CD-Praxis

Zielgruppe

  • Entwickler, die KI-Komponenten erstellen oder pflegen
  • DevOps- sowie Plattform-Ingenieure, zuständig für Bereitstellungen
  • Administratoren, verantwortlich für Infrastruktur und Laufzeitumgebungen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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