AI Lifecycle Governance und Supply Chain Security: die KI-Wertschöpfungskette absichern
Seminar - GFU Cyrus AG
Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit einem strukturierten Verständnis der Schwachstellen über den gesamten ML-Lebenszyklus, der Fähigkeit, eine AI Bill of Materials als Governance-Instrument einzuführen, einem Überblick über die Anforderungen aus ISO/IEC 42001, dem Cyber Resilience Act und NIS-2 nach Paragraf 30 BSIG sowie konkreten Vendor-Fragenkatalogen für Hugging Face, AWS Bedrock, Azure AI Foundry und Google Vertex AI.
Tag 1 - Bedrohungsmodell der KI-Lieferkette und Regulierung
1. Von SBOM zu AIBOM
Warum die Software-Stückliste in der KI-Welt nicht ausreicht und welche zusätzlichen Bausteine wie Modelle, Datensätze, Gewichte und Adapter eine AI Bill of Materials abbilden muss.
2. Schwachstellen über den ML-Lebenszyklus
Datenakquise, Training, Deployment und Monitoring - mit realen Fällen von Data Poisoning, backdoored Modellen aus öffentlichen Repositories und manipulierten LoRA-Adaptern.
3. Regulatorischer Rahmen
ISO/IEC 42001 als KI-Managementsystem, die Lieferkettenpflichten des Cyber Resilience Act und die Risikomanagement-Anforderungen nach Paragraf 30 BSIG im Rahmen von NIS-2 - und wie sie zusammenspielen.
Praxis-Übung, 45 Minuten
Die KI-Lieferkette eines eigenen Anwendungsfalls kartieren - Modellherkunft, Datenquellen, Abhängigkeiten und Betriebsplattform.
Stresstest: „Ein Open-Source-Modell in Ihrem Produkt zeigt auffälliges Verhalten - woher kam es, wer hat es freigegeben, und wie schnell können Sie das belegen?“
Tag 2 - AIBOM, Vendor-Governance und Steuerungsmodell
4. AIBOM in der Praxis
Formate und Werkzeuge, unter anderem CycloneDX, Modell-Signierung und Herkunftsnachweis als Konzept sowie die Frage, welche Angaben Audit und Einkauf tatsächlich brauchen.
5. Vendor-Governance
Konkrete Fragenkataloge für Hugging Face, AWS Bedrock, Azure AI Foundry, Google Vertex AI und den Inhouse-Modellbau - von Datenschutz und Training bis Lizenz und Haftung.
6. Governance-Modell und Shadow AI
Rollen, Reifegradstufen und KPIs, mit denen aus verstreuter, unkontrollierter KI-Nutzung eine steuerbare Disziplin wird, die an ISMS, NIS-2 und KI-VO andockt.
Praxis-Übung, 60 Minuten
Ein AIBOM-Governance-Modell mit Rollen und Reifegradstufen sowie einen Vendor-Fragebogen für die eigene Organisation entwerfen.
Stresstest: „Der Auditor verlangt eine Stückliste aller KI-Komponenten in einem geschäftskritischen System - in welcher Form liefern Sie sie?“
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
Das Seminar richtet sich an CIO und CTO, die den KI-Einsatz über die gesamte Wertschöpfungskette verantworten.
Angesprochen sind Head of AI und Head of Data, die Modelle, Daten und Pipelines steuern und absichern müssen.
Das Seminar eignet sich außerdem für die Leitung Einkauf für Software und KI, die Lieferanten und Modelle regelkonform beschaffen und bewerten.
Ebenfalls angesprochen sind Compliance, Risk Management und AI Officer, die Governance-Nachweise für ISO/IEC 42001, CRA, NIS-2 und KI-VO erbringen.
Teilnahmevoraussetzungen
Sie benötigen ein Verständnis grundlegender IT- und Beschaffungsprozesse.
Kenntnisse zu KI-Modellen und Cloud-Diensten sind hilfreich, aber nicht zwingend.
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