ML-Sicherheit und Red-Teaming für KI Schulung

AAISM ist ein fortgeschrittenes Rahmenwerk zur Bewertung, Steuerung und Verwaltung von Sicherheitsrisiken in künstlichen Intelligenzsystemen.

Diese durch einen Trainer gelebte, live durchgeführte Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die wirksame Sicherheitskontrollen und Governance-Praktiken für Enterprise-AI-Umgebungen implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Programms sind die Teilnehmer in der Lage:

• Sicherheitsrisiken von KI mithilfe branchenweit anerkannter Methodologien zu bewerten.
• Governance-Modelle für den verantwortungsvollen Einsatz von KI umzusetzen.
• KI-Sicherheitsrichtlinien mit den organisatorischen Zielen und regulatorischen Erwartungen in Einklang zu bringen.
• Resilienz und Rechenschaftspflicht in KI-getriebenen Operationen zu stärken.

Gestaltung des Kurses

• Geführte Vorträge, unterstützt durch Expertenanalysen.
• Praktische Workshops und aktivitätsbasierte Assessments.
• Anwendungsübungen anhand realer KI-Governance-Szenarien.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf Ihre unternehmensspezifische KI-Strategie abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte, um den Kurs anzupassen.

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Schulungsprogramm in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Führungskräfte mittleren Levels, die lernen möchten, wie man KI-Systeme verantwortungsvoll steuert und schützt – im Einklang mit neuen internationalen Regulierungen wie dem EU-AI-Gesetz, der DSGVO, ISO/IEC 42001 sowie dem US-Exekutivdekret zu KI.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die rechtlichen, ethischen und regulatorischen Risiken bei der Nutzung von KI in verschiedenen Unternehmensbereichen zu erkennen.
• Die wichtigsten Governance-Rahmenwerke für KI (EU-AI-Gesetz, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001) zu verstehen und anzuwenden.
• Sicherheits-, Prüfungs- sowie Überwachungsmaßnahmen für die Implementierung von KI im Unternehmen festzulegen.
• Richtlinien für den Einkauf und die Nutzung von KI-Systemen sowohl externer als auch eigenentwickelter Anbieter zu entwickeln.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Ingenieure für Beobachtbarkeit und SRE-Experten, die LLMs sowie KI in ihre Monitoring-, Alarmierungs- und Analyseprozesse einbinden möchten.

AIOps – also die Anwendung künstlicher Intelligenz im IT-Betrieb – wird zunehmend eingesetzt, um Störungen vor ihrem Auftreten zu erkennen sowie die Analyse der Ursachen automatisch durchzuführen. Dadurch lässt sich Ausfallzeit minimieren und die Behebung von Problemen beschleunigen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene IT-Fachkräfte, die predictive Analytics implementieren, Abhilfemaßnahmen automatisieren sowie intelligente Workflows zur Ursachenanalyse mittels AIOps-Werkzeugen und maschinellen Lernmodellen entwerfen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• Maschinelle Lernalgorithmen zu entwickeln und zu trainieren, um Muster zu erkennen, die zu Systemausfällen führen könnten.
• Automatisierte Abläufe zur Ursachenanalyse auf Basis der Korrelation verschiedener Logs und Metriken einzurichten.
• Alarm- sowie Behebungsprozesse nahtlos in bestehende Systemlandschaften zu integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktivumgebungen bereitzustellen und skalierbar einzusetzen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche praktische Übungen zur Vertiefung des Wissens.
• Praktische Umsetzung in einer realen Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Sollten Sie ein auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung der Details.

AIOps – also die Anwendung künstlicher Intelligenz in der IT-Operations – ist eine Methode, bei der maschinelles Lernen und Analyseverfahren genutzt werden, um IT-Prozesse zu automatisieren und zu optimieren. Dies betrifft insbesondere das Monitoring, die Erkennung sowie die Reaktion auf Vorfälle.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Operations-Fachkräfte mittlerer Kenntnisstufe, die AIOps-Techniken einsetzen möchten, um Metriken und Log-Daten zu korrelieren, die Anzahl irrelevanter Alarme zu reduzieren sowie die Beobachtbarkeit der Systeme durch intelligente Automatisierung zu verbessern.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien sowie die Architektur von AIOps-Plattformen zu verstehen.
• Daten aus Log-Einträgen, Metriken und Trace-Informationen miteinander in Verbindung zu bringen, um die Ursachen von Problemen zu ermitteln.
• Die sogenannte „Alarm-Fatigue“ durch intelligente Filterverfahren sowie die Reduzierung irrelevanter Benachrichtigungen zu minimieren.
• Open-Source- oder kommerzielle Tools einzusetzen, um Vorfälle automatisch zu überwachen und darauf zu reagieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen sowie Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungsbeispiele.
• Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Wünschen Sie ein maßgeschneidertes Training? Kontaktieren Sie uns gerne, um die Details zu besprechen.

Mit ausschließlich Open-Source-Tools lässt sich eine AIOps-Pipeline erstellen, die kosteneffiziente und flexible Lösungen für die Beobachtbarkeit, Anomalieerkennung sowie intelligente Alerting-Mechanismen in Produktivumgebungen bereitstellt.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an erfahrene Ingenieure, die eine vollständige AIOps-Pipeline unter Einsatz von Tools wie Prometheus, ELK, Grafana sowie individuellen ML-Modellen aufbauen und einführen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine AIOps-Architektur ausschließlich aus Open-Source-Komponenten zu entwerfen.
• Daten aus Protokollen, Metriken und Traces zu sammeln sowie zu normalisieren.
• ML-Modelle zur Erkennung von Anomalien sowie Vorhersage möglicher Störungen anzuwenden.
• Alarmierung und Problembehebung mithilfe offener Tools zu automatisieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Aufgaben.
• Direkte Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Wünschen Sie ein maßgeschneidertes Training zu diesem Thema, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) führt bei Behörden und Regierungsabteilungen zu neuen Risiken hinsichtlich Betrieb, Governance sowie Cybersecurity.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an IT- und Risikomanagementexperten aus dem öffentlichen Sektor, die nur begrenzte Vorkenntnisse im Bereich KI besitzen und erfahren möchten, wie sie KI-Systeme in einem staatlichen bzw. regulatorischen Kontext bewerten, überwachen und schützen können.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die wichtigsten Risikokonzepte im Zusammenhang mit KI-Systemen zu verstehen, darunter Bias, Unvorhersehbarkeit sowie Modelldrift.
• Spezifische Governance- und Prüfrahmen für KI anzuwenden, etwa den NIST AI RMF und die ISO/IEC 42001.
• Cybersecurity-Gefahren zu erkennen, die KI-Modelle sowie Datenflüsse bedrohen.
• Querabteilungsweite Risikomanagementpläne sowie politische Richtlinien für den Einsatz von KI zu entwickeln.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen zu Anwendungsbeispielen im öffentlichen Sektor.
• Übungen zur Erstellung von Governance-Rahmenwerken für KI sowie zur Abstimmung von Richtlinien.
• Szenariobasierte Analyse von Bedrohungen und Risikobewertungen.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Wenn Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

Dieser Kurs bietet eine praxisnahe Einführung in die Absicherung moderner KI-gestützter Anwendungen, APIs, Assistenten sowie autonomer Agenten. Die Teilnehmer lernen die Besonderheiten der KI-Sicherheit im Vergleich zur klassischen Web-Sicherheit kennen, erhalten Einblicke in häufige KI-spezifische Bedrohungen wie Prompt Injection oder RAG-Vergiftung und erfahren, wie man durch mehrschichtige Schutzstrategien – darunter WAFs, KI-Gateways, API-Sicherheit sowie Sicherheitsrichtlinien – solche Systeme schützen kann. Mithilfe praktischer Übungen und realer Beispiele erlangen die Teilnehmer die Fähigkeit, Angriffsmuster zu identifizieren, LLM-basierte Anwendungen abzusichern sowie effektive Laufzeit-Abwehrmaßnahmen für Produktivumgebungen umzusetzen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an IT-Fachkräfte mit Grund- bis Mittelkenntnissen, die AI TRiSM in ihren Organisationen verstehen und umsetzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die grundlegenden Konzepte sowie die Bedeutung des Managements von Vertrauen, Risiken und Sicherheit bei KI zu verstehen.
• Risiken im Zusammenhang mit KI-Systemen zu erkennen und abzumildern.
• Sicherheitsbest practices für KI erfolgreich umzusetzen.
• Die regulatorischen Anforderungen sowie ethische Aspekte von KI zu verstehen.
• Strategien zur effektiven Governance und Verwaltung von KI zu entwickeln.

Dieser praxisnahe, live durchgeführte Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an SRE- und DevOps-Engineers, die KI-Agenten für autonome IT-Betriebstätigkeiten konzipieren, entwickeln und sicher einsetzen möchten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler, Architekten und Produktmanager mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, die Risiken im Zusammenhang mit LLM-basierten Anwendungen erkennen und minimieren möchten – etwa Angriffe durch Prompt Injection, Datenlecks oder ungefilterte Ausgaben. Dabei werden Sicherheitsmaßnahmen wie Eingabeverifikation, menschliche Überwachung sowie Grenzkontrollen für die Ausgaben berücksichtigt.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die grundlegenden Schwachstellen von LLM-Systemen zu verstehen.
• Sichere Gestaltungsprinzipien bei der Architektur solcher Anwendungen anzuwenden.
• Tools wie Guardrails AI und LangChain zur Validierung, Filterung sowie Sicherstellung von Qualität einzusetzen.
• Techniken wie Sandboxing, Red Teaming sowie menschliche Überprüfung in produktionsreife Arbeitsabläufe zu integrieren.

Dieser Kurs lehrt Softwareentwickler, wie man mittels gezielter Sicherheitsmaßnahmen solide KI-Anwendungen entwirft. Die Teilnehmenden erlernen den Schutz von Chatbots, Kopiloten, RAG-Pipelines sowie autonomen Agenten vor spezifischen KI-Gefahren wie Prompt-Injection, Datenvergiftung, Missbrauch von Werkzeugen, Geheimnisabfluss oder unsicherer Modellausgabe. Themen umfassen sicheres Prompt-Design, RAG-Sicherheit, Konzepte des Mindestprivilegs sowie Red-Teaming – damit die Entwickler KI-Lösungen realisieren können, die in der Praxis sicher, verlässlich und widerstandsfähig sind.

Enterprise-AIOps-Plattformen wie Splunk, Moogsoft und Dynatrace bieten leistungsstarke Funktionen zur Erkennung von Anomalien, zur Korrelation von Warnungen sowie zur Automatisierung von Reaktionen in großflächigen IT-Umgebungen.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an erfahrene IT-Teams aus Unternehmen, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Beobachtungs- und Betriebsabläufe integrieren möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Konfiguration und Integration von Splunk, Moogsoft sowie Dynatrace zu einer einheitlichen AIOps-Architektur.
• Korrelation von Metriken, Protokollen und Ereignissen in verteilten Systemen mithilfe künstlicher Intelligenz.
• Automatisierung der Fehlererkennung, Priorisierung sowie Reaktion durch standardmäßige und individuell angepasste Workflows.
• Optimierung der Systemperformance, Verkürzung der Durchschnittszeit bis zur Fehlerbehebung (MTTR) sowie Steigerung der betrieblichen Effizienz im großen Maßstab.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen zur praktischen Anwendung des Gelernten.
• Praxisnahe Implementierungsaufgaben in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Wenn Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

Prometheus und Grafana zählen zu den weit verbreiteten Werkzeugen zur Beobachtbarkeit moderner Infrastrukturen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen erhalten diese Tools zusätzliche predictive sowie intelligente Einblicke, die dabei helfen, Entscheidungen im Bereich der IT-Betriebsabläufe zu automatisieren.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte der Beobachtbarkeit auf mittlerem Kenntnisniveau, die ihre Monitoring-Infrastruktur modernisieren möchten, indem sie AIOps-Verfahren unter Nutzung von Prometheus, Grafana sowie Techniken des maschinellen Lernens integrieren.

Nach Abschluss dieses Trainings verfügen die Teilnehmer über folgende Fähigkeiten:

• Konfiguration von Prometheus und Grafana zur Beobachtung verschiedenster Systeme und Dienste.
• Erfassung, Speicherung sowie visuelle Darstellung qualitativ hochwertiger Zeitreihendaten.
• Anwendung von Modellen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Prognose.
• Erstellung intelligenter Alarmregeln auf Basis vorausschauender Analysen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungsaufgaben zur praktischen Anwendung des Gelernten.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für individuell angepasste Schulungen zu diesem Thema wenden Sie sich bitte an uns, um einen Termin zu vereinbaren.

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Machine-Learning-Ingenieure sowie Plattformteams, die robuste Betriebsabläufe für LLM-gestützte Anwendungen in großem Umfang aufbauen müssen.