KI-Training ohne Datenleck: Security by Design
Security by Design für Trainingsdaten, ML-Pipelines und Modellartefakte ohne Compliance-Blindflug
Die wichtigsten Themen
Threat Modeling für KI-Training
DSGVO-Controls für ML-Daten
Schutz vor Data Poisoning
IAM, Isolation und Logging
SBOM und Signierung
Leakage-Checks für Modelle
Überblick Beim Training eigener KI-Modelle entstehen Angriffsflächen, die klassische IT-Security, Datenschutz und MLOps direkt miteinander verbinden: Trainingsdaten können abfließen, Modelle können Informationen memorisieren,...
Beim Training eigener KI-Modelle entstehen Angriffsflächen, die klassische IT-Security, Datenschutz und MLOps direkt miteinander verbinden: Trainingsdaten können abfließen, Modelle können Informationen memorisieren, und ML-Pipelines werden über Dependencies, Container, Secrets oder zu weit gefasste Zugriffsrechte angreifbar. In diesem KI-Security-Training baust du ein belastbares Sicherheitskonzept für KI-Training auf, das technische Controls, DSGVO-Anforderungen und auditfähige Nachweise zusammenführt.
Der Schwerpunkt liegt nicht auf abstrakten Richtlinien, sondern auf den Entscheidungen entlang der Trainingspipeline: Welche Daten dürfen in Datasets einfließen? Wie werden PII, sensible Datenklassen und Löschanforderungen berücksichtigt? Welche Rollen, Freigaben und Schutzmaßnahmen braucht ein sicherer Labeling- und Trainingsprozess? Du arbeitest mit konkreten Threat-Models, bewertest Data Poisoning, Exfiltration, Supply-Chain-Risiken und Modell-Leakage und leitest daraus umsetzbare Maßnahmen für IAM, Isolation, Logging, Monitoring und Freigabeprozesse ab. Wer vorab Grundlagen in Data Science und Machine Learning auffrischen möchte, findet mit der Einführung in Data Science und Machine Learning eine passende Basis; für den Sicherheitskontext ergänzen die IT-Security-Schulungen der cmt den Lernpfad sinnvoll.
Die Themen Angriffsflächen in Datenpipelines · Threat Modeling mit Abuse-Cases · Data Poisoning und Exfiltration · Insider-Risiken im Trainingsprozess · Security-KPIs für ML-Projekte · DSGVO-Anforderungen an Trainingsdaten...
Bedrohungsmodell für KI-Training
- Angriffsflächen in Datenpipelines
- Threat Modeling mit Abuse-Cases
- Data Poisoning und Exfiltration
- Insider-Risiken im Trainingsprozess
- Security-KPIs für ML-Projekte
Datenschutz und Governance im Trainingskontext
- DSGVO-Anforderungen an Trainingsdaten
- PII-Erkennung und Datenklassifizierung
- Zweckbindung und Datenminimierung
- Löschkonzepte für Datasets
- TOMs und Audit-Nachweise
Geschützte Datenaufbereitung und Labeling-Prozesse
- Maskierung sensibler Datenfelder
- Pseudonymisierung und Tokenisierung
- Sampling-Strategien für Minimierung
- Rollenmodelle im Labeling
- Qualitätschecks gegen Manipulation
Sichere Trainingsumgebungen und ML-Supply-Chain
- Netzwerksegmente und Isolation
- Secrets-Management im Training
- Least Privilege für Jobs
- Logging und Anomalieerkennung
- SBOM und Vulnerability Scans
- Signierung von Container-Images
Modellartefakte, Leakage und Veröffentlichung
- Model Inversion und Membership Inference
- Prompt-Leakage in GenAI-Workflows
- Output-Leakage und Testverfahren
- Policies für Model Registries
- Versionierung und Freigaben
- Red-Teaming vor Deployment
Wer hier richtig ist
- ML Engineers, Data Scientists und KI-Entwicklungsteams mit Verantwortung für Trainingsdaten, Experimente und Modellartefakte
- IT-Security-Verantwortliche, Security Architects und SOC-nahe Rollen, die ML-Pipelines in bestehende Schutzkonzepte integrieren
- Data Engineers, Plattform-Teams und MLOps-Verantwortliche, die sichere Trainingsumgebungen, IAM und Freigabeprozesse aufbauen
- Datenschutzbeauftragte, Compliance-Funktionen und Governance-Teams mit Prüf-, Nachweis- oder Freigabeverantwortung für KI-Projekte
Das lernst du
- Belastbares Threat Model für KI-Training mit priorisierten Schutzmaßnahmen
- Datenschutzanforderungen in Pipeline-Controls für PII, Minimierung, Löschung und Nachweise übersetzen
- Security-Standards für Trainingsumgebungen, IAM, Isolation und Secrets definieren
- Supply-Chain-Risiken in Python-Paketen, Container-Images und Dependencies gezielt reduzieren
- Leakage- und Poisoning-Risiken bewerten und geeignete Prüfverfahren etablieren
- Auditfähigen Maßnahmenplan für Datasets, Modellartefakte und Freigabeprozesse erstellen
So arbeiten wir
- Fachliche Inputs mit Checklisten, Entscheidungsbäumen und Security-by-Design-Prinzipien
- Praxisübungen an Beispiel-Pipelines, Datasets und Modellartefakten
- Gruppenarbeit für Threat Modeling, Abuse-Cases und Maßnahmenpriorisierung
- Analyse typischer Audit-, Governance- und Incident-Szenarien aus KI-Projekten
- Erarbeitung eines Security-Backlogs für eigene ML- und GenAI-Trainingsprozesse
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von ML-Workflows, Datenaufbereitung, Training und Modellartefakten
- Basiswissen zu Zugriffskontrolle, Logs und technischen Sicherheitsmaßnahmen
- Hilfreich sind erste Erfahrungen mit Python-Paketen, Containern oder ML-Pipelines
- Für fachliche Grundlagen eignet sich die Data-Science-und-Machine-Learning-Einführung; für Dependency-Themen passt ergänzend das Python-Packaging-Training
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag macht die Angriffsflächen im KI-Training sichtbar. Behandelt werden Threat Modeling, Abuse-Cases für Exfiltration, Insider-Risiken und Data Poisoning sowie geeignete Sicherheitsziele und Security-KPIs. Anschließend stehen Datenschutz und Governance im Mittelpunkt: Datenklassifizierung, PII-Erkennung, Zweckbindung, Minimierung, Löschkonzepte, Auftragsverarbeitung, TOMs und auditfähige Dokumentation. In Übungen werden Schutzmaßnahmen für Datenaufbereitung, Maskierung, Pseudonymisierung, Tokenisierung, Labeling-Prozesse und Qualitätschecks abgeleitet.
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
9:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
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Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
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- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
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Firmen-Seminar
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- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu KI-Training ohne Datenleck: Security by Design
Geht es in der Schulung um generative KI oder klassisches Machine Learning?
Beides. Die Schulung behandelt Sicherheitsprinzipien, die für klassisches Machine Learning und GenAI-Workflows relevant sind. Dazu gehören geschützte Trainingsdaten, sichere ML-Pipelines, Modellartefakte, Prompt- und Output-Leakage sowie Freigabeprozesse vor Deployment oder Veröffentlichung.
Welche Voraussetzungen sind für das KI-Security-Training sinnvoll?
Hilfreich ist ein Grundverständnis von ML-Workflows, Datenaufbereitung, Training und Modellartefakten. Tiefe Data-Science- oder Security-Engineering-Erfahrung ist nicht zwingend erforderlich. Wer die fachlichen Grundlagen auffrischen möchte, kann vorab die Einführung in Data Science und Machine Learning besuchen.
Ist das Seminar ein reines Datenschutzseminar?
Nein. Datenschutz ist ein wichtiger Baustein, vor allem bei PII, Zweckbindung, Minimierung, Löschung und auditfähigen Nachweisen. Der Schwerpunkt liegt jedoch auf technischen und organisatorischen Sicherheitsmaßnahmen entlang der Trainingspipeline. Für eine stärkere juristische und organisatorische Vertiefung passt ergänzend der DSGVO-Datenschutz-Workshop.
Werden konkrete Cloud-Anbieter behandelt?
Das Training ist anbieterneutral aufgebaut. Die Konzepte lassen sich auf unterschiedliche Plattformen übertragen, etwa bei IAM, Isolation, Logging, Secrets, Container-Images und Model Registries. Je nach Gruppe können Beispiele auf gängige Cloud- oder On-Premises-Umgebungen bezogen werden.
Welche Risiken im KI-Training werden konkret behandelt?
Behandelt werden unter anderem Data Poisoning, Datenabfluss, Insider-Risiken, unsichere Dependencies, Schwachstellen in Container-Images, unzureichende Zugriffskontrollen, Model Inversion, Membership Inference sowie Prompt- und Output-Leakage in GenAI-Workflows.
Was nehme ich am Ende der Schulung konkret mit?
Am Ende liegt ein Threat Model mit priorisierten Maßnahmen vor, das als Security-Backlog für eigene KI- oder ML-Projekte genutzt werden kann. Dazu kommen Checklisten für Datenschutz-Controls, sichere Trainingsumgebungen, Supply-Chain-Security, Modellfreigaben und auditfähige Nachweise.
Passt das Training zu Zero Trust und KI-Sicherheit?
Ja. Viele Inhalte greifen Zero-Trust-Prinzipien auf, insbesondere Least Privilege, starke Zugriffskontrolle, Isolation, Nachvollziehbarkeit und Freigaben für Daten, Jobs und Artefakte. Weitere thematische Vertiefungen findest du im Bereich KI und Zero Trust Security.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Aus der Praxis für die Praxis
Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.
Individuell statt "Schema F"
Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
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