AI Security: Sichere KI-Systeme im Unternehmen

SCHULUNG C74

2 Tage • 16 UE

KI-Systeme werden aktuell schnell produktiv gesetzt – oft schneller, als Security- und Governance-Strukturen nachziehen können. Unser AI Security Training hilft Ihnen, diese Lücke zu schließen.

Generative KI-Systeme bringen Sicherheitsrisiken in Unternehmensumgebungen: Datenabfluss, Prompt Injection, unsichere Tool-Zugriffe oder fehlende Kontrolle über AI-Agents.

In diesem Kurs lernen Sie, wie produktive KI-Anwendungen sicher geplant, abgesichert und betrieben werden können. Sie analysieren typische Schwachstellen moderner LLM-, Copilot- und RAG-Systeme und entwickeln konkrete Schutzmaßnahmen für den Unternehmenseinsatz. Die Schulung verbindet technische Sicherheitsmaßnahmen mit organisatorischer Handlungssicherheit – von Prompt Injection und Datenabfluss bis hin zu Rollenmodellen, Monitoring und sicheren Betriebsprozessen für produktive KI-Anwendungen.


Seminarziel

Der Kurs vermittelt praxisnahes Handwerkszeug für den sicheren Einsatz generativer KI im Unternehmensumfeld – mit hohem Praxisbezug und konkreten Beispielszenarien aus realen KI-Architekturen.

Nach dem Seminar können Sie:

  • typische Sicherheitsrisiken generativer KI-Anwendungen realistisch einordnen
  • Angriffsvektoren wie Prompt Injection, Datenabfluss, Jailbreaks und unsichere Tool-Nutzung erkennen und bewerten
  • Schutzmaßnahmen für LLM-, Copilot-, RAG- und Agent-Systeme technisch und organisatorisch planen
  • Guardrails, Berechtigungskonzepte und Schutzmaßnahmen für produktive AI-Anwendungen umsetzen
  • Risiken durch Halluzinationen, Bias und fehlende Nachvollziehbarkeit minimieren
  • Security- und Governance-Anforderungen für AI-Projekte dokumentieren
  • produktive KI-Systeme hinsichtlich Sicherheit, Betrieb und Governance fundiert bewerten


Seminarinhalt

Grundlagen & Bedrohungslage

  • Sicherheitsrisiken generativer KI-Systeme im Unternehmenseinsatz
  • Typische Schwachstellen moderner AI-Architekturen
  • Bedrohungsmodell für produktive KI-Anwendungen

Angriffe auf KI-Systeme

  • Prompt Injection und Jailbreak-Techniken
  • Datenabfluss über Prompts, Kontextfenster und Retrieval
  • Unsichere Tool- und Plugin-Nutzung

Sichere AI-Architekturen

  • Schutz sensibler Daten und Zugriffskonzepte
  • Mandantentrennung und Berechtigungsmodelle
  • Sichere Nutzung von RAG-Systemen
  • Retrieval-Filter und Quellenkontrolle
  • Guardrails für Eingaben, Ausgaben und Systemprompts

Betrieb & organisatorische Sicherheit

  • Rollen, Verantwortlichkeiten und Freigabeprozesse
  • Monitoring, Logging und Nachvollziehbarkeit
  • Umgang mit Halluzinationen und fehlerhaften Ergebnissen
  • Sicherheitsbewertung produktiver KI-Anwendungen
  • AI Governance in Unternehmensumgebungen

Praxisübungen

  • Analyse typischer Angriffsszenarien
  • Sicherheitsreview einer AI-Anwendung
  • Entwicklung eines Schutz- und Guardrail-Konzepts
  • Bewertung von Risiken in produktiven AI-Systemen

Teilnehmerkreis


Inklusiv-Leistungen


Sonstiges



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Zitat
Im Ernstfall scheitern KI-Systeme selten an der KI selbst – sondern daran, dass niemand genau definiert hat, wer was darf, welche Daten genutzt werden und wie ein Angriff überhaupt erkannt wird.
Trainer für IT-Security & BSI

Thomas Lundström

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