KI-Training ohne Datenleck: Security by Design
KI Sicherheit Schulungen

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

Termine & Buchung

Vor Ort

Standardpreis: 1.450,00 € netto (1.725,50 € brutto)
11. - 12.01.2027
08. - 09.03.2027
03. - 04.05.2027
19. - 20.07.2027
11. - 12.10.2027

Online

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08. - 09.03.2027
03. - 04.05.2027
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Wie die Planung abläuft, was ein Zuschnitt kostet und welche Themen wir abdecken, steht auf unserer Seite zu Inhouse Schulungen im Bereich KI Sicherheit.

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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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