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KI-Training ohne Datenleck: Security by Design

Webinar - PROKODA GmbH

KI-Training ohne Datenleck: Security by Design
Termin Ort Preis*
18.05.2026- 19.05.2026 München 1.725,50 €
18.05.2026- 19.05.2026 online 1.725,50 €
17.08.2026- 18.08.2026 München 1.725,50 €
17.08.2026- 18.08.2026 online 1.725,50 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • 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
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Grundverständnis von ML-Workflows (Datenaufbereitung, Training, Artefakte).
  • Basiswissen zu Zugriffskontrolle und Logs ist hilfreich, aber nicht zwingend.
Zielgruppe:
  • 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
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