KI in der Cloud sicher betreiben: Datenschutz, Risiken

Bedrohungsbild in KI-Cloud-Umgebungen

• Typische Angriffsflächen bei LLM-Anwendungen, KI-APIs und Cloud-basierten KI-Services
• Prompt Injection, Data Poisoning, Model Stealing und Data Leakage als realistische Risikoszenarien
• Risiken durch Plugins, Tools, Agents, API-Integrationen und automatisierte Aktionen
• Shadow AI, nicht freigegebene KI-Nutzung und unkontrollierte Datenabflüsse im Unternehmen

Datenschutz und Compliance praktisch anwenden

• Übertragung zentraler DSGVO-Anforderungen auf KI-Cloud-Use-Cases
• Rechtsgrundlagen, Zweckbindung, Transparenz und Datenminimierung in KI-Szenarien
• Auftragsverarbeitung, Subprozessoren, Data Residency und Verantwortlichkeiten im Cloud-Modell
• Technische und organisatorische Maßnahmen für KI-Verarbeitung nachvollziehbar dokumentieren
• DPIA für KI-Use-Cases strukturiert vorbereiten und bewerten

Datenklassifizierung, Datenflüsse und RAG absichern

• Klassifizierung von personenbezogenen, vertraulichen und geschäftskritischen Daten vor der KI-Nutzung
• Entscheidungskriterien für zulässige Datenflüsse in öffentliche, private oder dedizierte KI-Cloud-Umgebungen
• Maskierung, Pseudonymisierung und Tokenisierung als Schutzmaßnahmen für sensible Inhalte
• Berechtigungen, Wissensquellen und Retrieval-Prozesse in RAG-Architekturen kontrollieren
• Leakage-Vermeidung durch klare Datenregeln, Zugriffskonzepte und Prüfpfade

Cloud-Sicherheitskontrollen für KI-Workloads

• IAM, Least Privilege, Rollenmodelle und getrennte Verantwortlichkeiten für KI-Services
• Sicherer Umgang mit Secrets, API-Keys, Service Accounts und automatisierten Zugriffen
• Verschlüsselung at rest und in transit sowie Key Management für KI-bezogene Datenflüsse
• Netzwerksegmentierung, Private Endpoints und kontrollierte Service-Anbindung
• Logging, Monitoring und Nachvollziehbarkeit für Audit, Fehleranalyse und Incident Response

Vendor-Auswahl, Governance und Betrieb

• Shared Responsibility für Cloud, KI-Service, Modellnutzung und eigene Daten richtig einordnen
• Bewertung von Trainingsnutzung, Speicherorten, Löschkonzepten und vertraglichen Zusicherungen
• KI-Richtlinien für erlaubte Use-Cases, Datenregeln, Freigaben und Dokumentationspflichten
• Secure Prompting, Guardrails und Freigabeprozesse als betriebliche Standards etablieren
• Incident Response mit Meldewegen, Forensik, Lessons Learned und Anpassung der Kontrollen

• Grundverständnis von Cloud-Konzepten wie IAM, Netzwerk, Logging und Schlüsselmanagement
• Erste Berührung mit KI-Use-Cases, LLM-Anwendungen oder KI-Cloud-Services
• Basiswissen zu Datenschutz oder Informationssicherheit, beispielsweise aus Datenschutz - Workshop DSGVO

• IT-Sicherheitsverantwortliche, SOC-nahe Rollen und Security-Architektinnen, die KI-Cloud-Workloads bewerten oder absichern
• Cloud-Architektinnen, Plattform-Teams und DevOps-Teams, die IAM, Netzwerk, Logging und Secrets für KI-Services verantworten
• Datenschutzbeauftragte, Compliance-Verantwortliche und Governance-Rollen, die DSGVO-Anforderungen auf KI-Use-Cases übertragen
• Produktverantwortliche und Projektleitungen für interne KI-Assistenten, RAG-Systeme, Agents oder KI-API-Integrationen