KI-Training ohne Datenleck: Security by Design
Schütze Trainingsdaten, Modelle und Pipelines, bevor aus KI ein Compliance-Risiko wird.
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Kursdetails
Das lernst Du
- Bedrohungsmodell für KI-Training
- Datenschutz und Compliance im Trainingskontext
- Datenaufbereitung mit Schutzmechanismen
- Sichere Trainingsumgebungen und Zugriffskontrolle
- Supply-Chain-Security für ML
- Modellartefakte, Leakage und sichere Veröffentlichung
Überblick
Kursinhalte
- Bedrohungsmodell für KI-Training
- Angriffsflächen: Daten, Pipeline, Artefakte, Zugriffe
- Threat Modeling mit konkreten Abuse-Cases
- Risiken: Data Poisoning, Exfiltration, Insider
- Security-KPIs für ML-Projekte
- Datenschutz und Compliance im Trainingskontext
- DSGVO-Grundlagen: Zweckbindung, Minimierung, Löschung
- PII-Erkennung und sensible Datenklassen
- Auftragsverarbeitung, TOMs, Audit-Nachweise
- Umgang mit Daten aus Drittsystemen
- Datenaufbereitung mit Schutzmechanismen
- Maskierung, Pseudonymisierung, Tokenisierung
- Sampling-Strategien und Datenminimierung
- Labeling-Prozesse: sichere Rollen und Freigaben
- Qualitätschecks gegen Poisoning
- Sichere Trainingsumgebungen und Zugriffskontrolle
- Isolierung: Netzwerksegmente, Secrets, IAM
- Least Privilege für Daten, Jobs und Artefakte
- Logging, Monitoring, Anomalieerkennung
- Backup, Restore und sichere Löschkonzepte
- Supply-Chain-Security für ML
- Risiken in Python-Paketen, Container-Images, Base-Images
- Signierung, SBOM, Vulnerability Scans
- Reproduzierbare Trainingsläufe
- Freigabeprozesse für Dependencies
- Modellartefakte, Leakage und sichere Veröffentlichung
- Model Inversion und Membership Inference verstehen
- Prompt- und Output-Leakage bei GenAI-Workflows
- Policies für Sharing, Registry, Versionierung
- Red-Teaming-Checks vor Deployment
Zielgruppe & Voraussetzungen
Für wen der Kurs geeignet ist
- ML Engineers und Data Scientists mit Trainingsverantwortung
- IT-Security-Verantwortliche, die ML-Pipelines absichern
- Data Engineers und Plattform-Teams (MLOps)
- Datenschutzbeauftragte und Compliance-Funktionen mit KI-Bezug
- Für alle, die eigene KI-Modelle trainieren und Daten, Modelle sowie Pipelines belastbar schützen wollen
Deine Vorteile
Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.
Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.
Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.
Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.
FAQ
Was lerne ich in der Schulung „KI-Training ohne Datenleck: Security by Design“?
Schütze Trainingsdaten, Modelle und Pipelines, bevor aus KI ein Compliance-Risiko wird. Zu den Schwerpunkten gehören Bedrohungsmodell für KI-Training, Datenschutz und Compliance im Trainingskontext, Datenaufbereitung mit Schutzmechanismen, Sichere Trainingsumgebungen und Zugriffskontrolle, Supply-Chain-Security für ML und Modellartefakte, Leakage und sichere Veröffentlichung.
Für wen ist die Schulung geeignet?
Die Schulung richtet sich an ML Engineers und Data Scientists mit Trainingsverantwortung, IT-Security-Verantwortliche, die ML-Pipelines absichern, Data Engineers und Plattform-Teams (MLOps) und Datenschutzbeauftragte und Compliance-Funktionen mit KI-Bezug sowie alle, die eigene KI-Modelle trainieren und Daten, Modelle sowie Pipelines belastbar schützen wollen.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?
Grundverständnis von ML-Workflows (Datenaufbereitung, Training, Artefakte). Basiswissen zu Zugriffskontrolle und Logs ist hilfreich, aber nicht zwingend.
Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?
Zu den Schwerpunkten gehören Bedrohungsmodell für KI-Training, Datenschutz und Compliance im Trainingskontext, Datenaufbereitung mit Schutzmechanismen, Sichere Trainingsumgebungen und Zugriffskontrolle, Supply-Chain-Security für ML und Modellartefakte, Leakage und sichere Veröffentlichung.
Wie praxisnah ist die Schulung?
Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Sichere Trainingsumgebungen und Zugriffskontrolle, Supply-Chain-Security für ML und Modellartefakte, Leakage und sichere Veröffentlichung geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.
Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?
Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Dieses Seminar richtet sich an alle, die KI-Modelle nicht nur leistungsfähig, sondern auch verantwortbar trainieren wollen; Denn der größte Schaden entsteht selten im Training selbst, sondern durch unklare Zuständigkeiten, zu breite Zugriffsrechte,; Du lernst, wie Du ein Sicherheits- und Compliance-Setup aufsetzt, das zu realen ML-Projekten passt und nicht an der Praxis scheitert; Du beginnst mit Threat Modeling anhand typischer Angriffe: Data Exfiltration über Trainingsjobs, Insider-Risiken im Labeling,; Daraus entwickelst Du eine Sicherheitsarchitektur mit klaren Kontrollpunkten: Datenklassifizierung, PII-Handling, Zweckbindung und Datenminimierung werden in konkrete ….
Wird im Seminar auch „Sichere Trainingsumgebungen und Zugriffskontrolle“ behandelt?
Ja. „Sichere Trainingsumgebungen und Zugriffskontrolle“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Isolierung: Netzwerksegmente, Secrets, IAM, Least Privilege für Daten, Jobs und Artefakte, Logging, Monitoring, Anomalieerkennung und Backup, Restore und sichere Löschkonzepte.
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- Rechnung erst nach Kursende
- Zertifikat und Unterlagen inklusive
- Umbuchung möglich
