Advanced Artificial Intelligence Security Training Basics

Trainings-ID:
AAIS-Mod1

Inhalt des Trainings

Die fortschreitende Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Geschäftsprozesse stellt Unternehmen vor neue Chancen und Herausforderungen. Unternehmen müssen sich nicht nur mit herkömmlichen Cyberbedrohungen auseinandersetzen, sondern auch mit spezifischen Risiken, die aus der Nutzung oder Entwicklung von KI-Technologien resultieren. Dazu gehören Manipulationen durch Injection Angriffe, Datenlecks, Bias in Entscheidungsprozessen und die potenzielle Verletzung von Datenschutz- und Urheberrechts-Aspekten. Eine umfassende Sicherheitsstrategie, die sowohl technische als auch organisatorische Maßnahmen umfasst, ist daher unerlässlich.

Ziel des Trainings ist eine Übersicht über die Taxonomie, wichtige Konzepte, den Lebenszyklus von KI-Systemen, Komponenten und Funktionen sowie den Ökosystemen von KI-Systemen zu vermitteln. Zudem werden grundlegende Bedrohungsszenarien, Sicherheitsarchitekturen und Schutzmaßnahmen betrachtet.
Praxisnahe Fallstudien und interaktive Workshops ermöglichen es den Teilnehmern, das erworbene Wissen direkt anzuwenden und maßgeschneiderte Sicherheitsstrategien für ihre Organisation zu entwickeln. Somit wird ein einheitliches Verständnis für die sichere Implementierung und den Betrieb von KI-Systemen gewährleistet.

Das Training führt die Teilnehmer*innen schnell, kompakt und umfassend in das Thema Künstliche Intelligenz sowie damit zusammenhängende Risiken und notwendigen Sicherheitsmaßnahmen ein.
Im Basiskurs werden die Grundlagen bzgl. Taxonomie, Konzepte, Lebenszyklus, Funktionen und Ökosystemen von KI-Systemen auf Basis der ISO/IEC 22989:2022 betrachtet. Dabei wird sowohl auf die grundlegende Funktion von KI-Systemen, deren Komponenten als auch deren Risiken und bekannte Angriffe vermittelt. Weiters erhalten die Teilnehmer einen Einblick in aktuelle rechtliche Regelungen der EU zum risikobasierten Management von Künstlicher Intelligenz.
Im Zuge des Trainings werden explizit keine Softwareentwicklungs-Erfahrungen vorausgesetzt - es finden auch keine Coding-Übungen statt. Ein Grundverständnis der Konzepte in der Softwareentwicklung ist hilfreich, aber keine Voraussetzung. 
 

Zielgruppen

  • Geschäftsleitung/CIO/CTO/CRO
  • IT-Verantwortliche
  • Informationssicherheitsbeauftrage
  • Risikomanager
  • Incident Manager
  • Datenschutzbeauftragte und –koordinatoren
  • Manager
  • Interessierte

Vorkenntnisse

  • Grundlegende IT-Kenntnisse

Detail-Inhalte

AI concept and terminology
  • AI terminology & concepts
    • Terms related to AI, data, machine learning, neural networks, trustworthiness, natural language processing, computer vision
    • General concepts, Machine learning concepts, Examples
  • AI system lifecycle model & functional overview
    • Stages and processes, SDLC, data, knowledge, functions
  • AI ecosystem
    • Machine learning, engineering, big data, resource pools
  • Fields of AI
  • AI components & build environment risks
    • Components, Model Stealing, Evasion Attacks, Bias and Fairness Issues, Data Validation and Preprocessing, Model Training and Testing, Validation, Explainability, Continuous Monitoring
  • Harmonized rules on AI
    • Risk-based application approach, Unacceptable risk, High risk, Limited risk, Minimal risk, Requirements for High Risk Systems & General-Purpose-AI

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