IT-Teams
AI-Systeme technisch sicher in bestehende Architektur und Betriebsprozesse integrieren.
Technischer Lernpfad für Datenflüsse, Bedrohungen, Kontrollen und sicheren AI-Betrieb.
Inhalte und Praxisfälle werden an Rolle, Kompetenzstand, Branche und vorhandene Unternehmensregeln angepasst.
AI-Systeme technisch sicher in bestehende Architektur und Betriebsprozesse integrieren.
Neue Bedrohungsvektoren wie Prompt Injection in das bestehende Sicherheitskonzept aufnehmen.
Datenflüsse und Zugriffsrechte von AI-Systemen datenschutzkonform bewerten.
Logging, Monitoring und Incident-Pfade für die eigenen AI-Systeme betriebsfest aufsetzen.
Die Lernziele sind beobachtbar formuliert und werden durch Übungen, Reflexion oder praktische Arbeitsartefakte unterstützt.
Wo Daten in ein AI-System hinein- und aus ihm herausfließen, vollständig nachvollziehen.
Typische Angriffsvektoren wie Prompt Injection und Datenexfiltration erkennen.
Passende technische und organisatorische Kontrollen für den jeweiligen Anwendungsfall festlegen.
Monitoring, Logging und einen Incident-Response-Pfad für AI-Systeme vorbereiten.
Die genaue Tiefe wird modular festgelegt. So bleibt das Programm kompakt, ohne technische oder organisatorische Kernpunkte auszulassen.
Wie Daten durch ein typisches AI-System fließen und wo Angriffsflächen entstehen.
Zugriffsrechte, Service-Accounts und Berechtigungsgrenzen für AI-Systeme korrekt setzen.
Wie diese Angriffe funktionieren und mit welchen Kontrollen sie sich eindämmen lassen.
Worauf bei der Sicherheitsbewertung von AI-Tools und -Anbietern zu achten ist.
AI-Systeme so instrumentieren, dass Auffälligkeiten zuverlässig erkannt werden.
Ein belastbarer Reaktionsplan für Sicherheitsvorfälle rund um AI-Systeme.
Kurze Lerneinheiten mit Lesezeit-Nachweis, Fortschritt, Wissenscheck mit echtem Notensystem und echtem Live-Lab statt einer reinen Kursbeschreibung.
Wie AI-Systeme technisch funktionieren, wo Daten wirklich hinfließen und die Vertrauensgrenze – mit echtem Attack-&-Defense-Lab.
Eigene Agenten-Identitäten, Least Privilege und OAuth-Scopes sauber verwalten.
Direkte und indirekte Prompt Injection, reale Fälle und mehrschichtige Verteidigung.
Anbieter systematisch prüfen: Datenverarbeitung, AVV, Model Cards und der Umgang mit Shadow AI.
Was geloggt werden muss, Anomalie-Erkennung und Red-Teaming vor UND nach dem Rollout.
Vom bestätigten Alarm zum abgeschlossenen Incident: Ablauf, Meldepflichten und echte Nachbereitung.
Angriffspunkt auswählen und den passenden Security Control prüfen.
Externe Inhalte, Dokumente und Tool-Ausgaben grundsätzlich als nicht vertrauenswürdig behandeln.
CONTROL: INPUT BOUNDARYAls Impuls, Workshop, Bootcamp oder modularer Lernpfad – remote, vor Ort oder hybrid. Umfang und Übungsanteil werden nach Zielgruppe und gewünschtem Transfer festgelegt.
Teilnahme-, Abschluss- oder Assessmentnachweise dokumentieren transparent Lernziele und Umfang. Sie sind kein staatlicher Abschluss, keine behördliche Zertifizierung und keine automatische Bestätigung regulatorischer Compliance.
Zielgruppe, Ausgangslage und gewünschtes Arbeitsergebnis gemeinsam klären.
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