Securing AI Models: Threats, Attacks, and Defenses Schulung

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an mittelständige Unternehmensführer, die verstehen möchten, wie man KI-Systeme verantwortungsbewusst und im Einklang mit sich entwickelnden globalen Rahmenwerken wie dem EU-KI-Gesetz, GDPR, ISO/IEC 42001 und der US-Befehlskette für KI sicherheitsrelevant gestaltet.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die rechtlichen, ethischen und regulatorischen Risiken der Nutzung von KI über verschiedene Abteilungen hinweg zu verstehen.
• wichtige KI-Governance-Rahmenwerke (EU-KI-Gesetz, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001) zu interpretieren und anzuwenden.
• Sicherheits-, Prüfungs- und Überwachungspolitiken für die Unternehmensnutzung von KI einzurichten.
• Einkaufs- und Nutzungsrichtlinien für Drittanbieter- und internen KI-Systemen zu entwickeln.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler, Architekten und Produktmanager, die Risiken mit LLM-gesteuerten Anwendungen identifizieren und minimieren möchten, einschließlich Prompt-Injection, Datenleckage und unzusammenhängender Ausgabe, während sie Sicherheitskontrollen wie Eingabeverifikation, menschenbasierte Überwachung und Ausgabegrenzwerte einbinden.

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

• Die Kernschwächen von LLM-basierten Systemen zu verstehen.
• Sichere Designprinzipien auf die Architektur von LLM-Anwendungen anzuwenden.
• Werkzeuge wie Guardrails AI und LangChain zur Validierung, Filterung und Sicherheit zu verwenden.
• Mit Techniken wie Sandboxing, Red Teaming und menschenbasierten Überprüfungen in Produktionspipelines zu integrieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger im Bereich IT-Sicherheit, Risikomanagement und Compliance, die grundlegende AI-Sicherheitskonzepte, Bedrohungsszenarien sowie globale Rahmenwerke wie NIST AI RMF und ISO/IEC 42001 verstehen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die einzigartigen Sicherheitsrisiken zu verstehen, die durch AI-Systeme eingeführt werden.
• Betroffenheit von Bedrohungsszenarien wie feindlichen Angriffen, Datenvergiftung und Modell-Inversion zu identifizieren.
• grundlegende Governance-Modelle wie das NIST AI Risk Management Framework anzuwenden.
• Außenstehend Standards, Compliance-Richtlinien und ethische Prinzipien mit der Nutzung von AI auszurichten.