KKC_0116 | KI-Sicherheit in der Cloud Grundkurs

KI in der Cloud ist schnell eingeführt, aber ebenso schnell entstehen neue Angriffsflächen: Prompts werden zum Datenkanal, Plugins und Connectors öffnen Türen, und zu weit gefasste Cloud-Berechtigungen machen aus einem kleinen Fehler einen großen Vorfall. In diesem Seminar bauen Sie Ihnen ein belastbares Verständnis dafür auf, wie KI-Sicherheit in Cloud-Umgebungen praktisch gedacht wird. Sie starten mit einem klaren Bedrohungsbild: Prompt Injection, indirekte Prompt Injection über externe Inhalte, Datenabfluss, Missbrauch von APIs und das Risiko durch Shadow AI.

Danach legen Sie die Cloud-Sicherheitsgrundlagen, die für KI entscheidend sind: Shared Responsibility Model, Identity and Access Management, Rollen und Rechte, Token-Handling sowie grundlegender Netzwerk- und API-Schutz. Ein Schwerpunkt liegt auf Daten: Sie lernen, wie Sie Daten klassifizieren, welche Informationen in Prompts tabu sind, und wie DLP, Logging, Verschlüsselung und Secrets-Management zusammenwirken. Darauf aufbauend entwickeln Sie Guardrails und Policies, die Teams tatsächlich nutzen: Prompt- und Output-Guidelines, Regeln für Tools und Integrationen sowie nachvollziehbare Freigaben.

Abschließend sichern Sie LLM-Anwendungen und RAG-Setups ab, inklusive Berechtigungen auf Datenquellen und Indizes, und definieren Monitoring sowie Incident-Playbooks, damit Sie Missbrauch erkennen und sauber reagieren können.

• Bedrohungsmodelle für Cloud-basierte KI-Anwendungen entwickeln
• Identitäten, Rollen und Least Privilege konsequent umsetzen
• Daten, Modelle, Prompts und Secrets angemessen schützen
• Netzwerksegmentierung und private Endpunkte für KI-Dienste planen
• RAG, APIs und Agenten gegen Missbrauch und Datenabfluss absichern
• Logging, Monitoring und Incident Response gestalten
• Cloud-Sicherheitsmaßnahmen nach Risiko und Compliance bewerten

Das Seminar richtet sich an Cloud-Administrator/innen, Cloud-Architekt/innen, IT-Sicherheitsbeauftragte, DevSecOps-Engineer/innen sowie Verantwortliche für KI-Plattformen.

Grundkenntnisse in Cloud Computing, Netzwerken und Informationssicherheit werden vorausgesetzt. Erfahrungen mit einem großen Cloud-Anbieter sind hilfreich.

• Bedrohungsbild: KI in Cloud-Umgebungen
  • Typische Angriffswege: Prompt Injection, Data Exfiltration
  • Shadow AI und unkontrollierte SaaS-Nutzung
  • Risikoketten: Identität, Daten, Modell, API
• Grundlagen Cloud Security, die für KI zählen
  • Shared Responsibility Model richtig anwenden
  • Identity and Access Management: Rollen, Rechte, Tokens
  • Netzwerk- und API-Grundschutz für KI-Workloads
• Daten schützen: von Klassifizierung bis DLP
  • Welche Daten dürfen in Prompts, welche nicht?
  • Data Loss Prevention und Logging als Sicherheitsnetz
  • Verschlüsselung, Secrets und Schlüsselmanagement
• GenAI sicher nutzen: Policies, Guardrails, Freigaben
  • Prompt- und Output-Guidelines für Teams
  • Richtlinien für Tools, Plugins, Connectors
  • Freigabeprozesse und Risikoakzeptanz dokumentieren
• LLM-Apps & RAG absichern
  • RAG-Risiken: Datenquellen, Indizes, Berechtigungen
  • API-Sicherheit: Rate Limits, Auth, Input-Validierung
  • Isolation, Sandboxing und sichere Umgebungen
• Monitoring, Incident Response und Nachweisfähigkeit
  • Was du loggen musst: Prompts, Zugriffe, Datenflüsse
  • Erkennen von Missbrauch und Anomalien
  • Incident-Playbooks für KI-bezogene Vorfälle