ML-Sicherheit und Red Teaming für KI Schulung

AAISM ist ein fortgeschrittenes Framework zur Bewertung, Governance und Verwaltung von Sicherheitsrisiken in künstlichen Intelligenz-Systemen.

Diese Trainer-geführte, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die wirksame Sicherheitskontrollen und Governance-Praktiken für KI-Umgebungen in Unternehmen implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Programms sind die Teilnehmer in der Lage:

• KI-Sicherheitsrisiken unter Verwendung branchenweit anerkannter Methodologien zu bewerten.
• Governance-Modelle für eine verantwortungsvolle KI-Einführung zu implementieren.
• KI-Sicherheitsrichtlinien mit den organisatorischen Zielen und den regulatorischen Erwartungen in Einklang zu bringen.
• Resilienz und Rechenschaftspflicht in KI-gestützten Operationen zu stärken.

Gestaltung des Kurses

• Begleitete Vorträge, unterstützt durch Expertise.
• Praktische Workshops und bewertungsbezogene Aktivitäten.
• Anwendungsübungen auf Basis realer Szenarien der KI-Governance.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf Ihre Unternehmens-KI-Strategie abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte, um den Kurs anzupassen.

Dieses instruktionsgeleitete, live stattfindende Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Führungskräfte aus dem Mittel- und oberen Management, die verstehen möchten, wie sie KI-Systeme verantwortungsvoll und im Einklang mit aufkommenden globalen Rahmenwerken wie der EU-KI-Verordnung, der DSGVO, ISO/IEC 42001 sowie der US-amerikanischen Exekutivverordnung zu KI verwalten und absichern können.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die rechtlichen, ethischen und regulatorischen Risiken des KI-Einsatzes über Abteilungen hinweg zu verstehen.
• Wichtige KI-Governance-Rahmenwerke (EU-KI-Verordnung, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001) zu interpretieren und anzuwenden.
• Richtlinien für Sicherheit, Prüfung und Aufsicht bei der Einführung von KI im Unternehmen zu etablieren.
• Leitlinien für die Beschaffung und Nutzung von KI-Systemen Dritter sowie interner Systeme zu entwickeln.

Dieser instruktionsgeleitete, live stattfindende Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Observability- und SRE-Ingenieure, die LLMs und KI in ihre Monitoring-, Alerting- und Incident-Analyse-Workflows integrieren möchten.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) wird zunehmend eingesetzt, um Incidents vorherzusagen, bevor sie eintreten, und die Root-Cause-Analyse (RCA) zu automatisieren, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lösungsgeschwindigkeit zu erhöhen.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene IT-Fachkräfte, die prädiktive Analysen implementieren, Remediation-Abläufe automatisieren und intelligente RCA-Workflows mit AIOps-Tools und Machine-Learning-Modellen entwerfen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ML-Modelle zu erstellen und zu trainieren, um Muster zu erkennen, die zu Systemausfällen führen.
• RCA-Workflows basierend auf der Korrelation von Logs und Metriken aus mehreren Quellen zu automatisieren.
• Alerting- und Remediation-Prozesse in bestehende Plattformen zu integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktionsumgebungen bereitzustellen und zu skalieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) ist eine Praxis, die Machine Learning und Analysen einsetzt, um IT-Betriebsabläufe zu automatisieren und zu verbessern, insbesondere in den Bereichen Monitoring, Ereigniserkennung und Reaktion.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte mit mittlerem Erfahrungsstand, die AIOps-Techniken implementieren möchten, um Metriken und Logs zu korrelieren, das Rauschen bei Alerts zu reduzieren und die Observability durch intelligente Automatisierung zu verbessern.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und die Architektur von AIOps-Plattformen zu verstehen.
• Daten über Logs, Metriken und Traces hinweg zu korrelieren, um Root Causes zu identifizieren.
• Alert Fatigue durch intelligentes Filtern und Rauschunterdrückung zu reduzieren.
• Open-Source- oder kommerzielle Tools zur automatisierten Überwachung und Reaktion auf Vorfälle einzusetzen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Eine vollständig mit Open-Source-Tools gebaute AIOps-Pipeline ermöglicht es Teams, kosteneffiziente und flexible Lösungen für Observability, Anomalieerkennung und intelligentes Alerting in Produktionsumgebungen zu entwerfen.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Ingenieur:innen, die eine vollständige AIOps-Pipeline mit Tools wie Prometheus, ELK, Grafana und benutzerdefinierten ML-Modellen aufbauen und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer:

• Eine AIOps-Architektur ausschließlich mit Open-Source-Komponenten entwerfen können.
• Daten aus Logs, Metriken und Traces sammeln und normalisieren können.
• ML-Modelle zur Erkennung von Anomalien und zur Vorhersage von Incident anwenden können.
• Alerting und Remediation mit Open-Source-Tooling automatisieren können.

Form des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Künstliche Intelligenz (KI) bringt neue Dimensionen operativer Risiken, Governance-Herausforderungen und Cybersecurity-Belastungen für Regierungsbehörden und -abteilungen mit sich.

Dieser von Instruktoren geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an IT- und Risikoprofis im öffentlichen Sektor mit begrenzter Vorerfahrung in KI, die verstehen möchten, wie man KI-Systeme im staatlichen oder regulatorischen Kontext bewerten, überwachen und absichern kann.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:

• Schlüsselrisikokonzepte im Zusammenhang mit KI-Systemen interpretieren, darunter Bias, Unvorhersehbarkeit und Modelldrift.
• KI-spezifische Governance- und Audit-Frameworks wie NIST AI RMF und ISO/IEC 42001 anwenden.
• Cybersecurity-Bedrohungen erkennen, die auf KI-Modelle und Datenpipelines abzielen.
• Abteilungsübergreifende Risikomanagementpläne und Politikabstimmungen für die KI-Einführung etablieren.

Form des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen zu Anwendungsfällen im öffentlichen Sektor.
• Übungen zur KI-Governance und Politikzuordnung.
• Szenariobasierte Bedrohungsmodellierung und Risikobewertung.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

Dieser Kurs bietet eine praktische Einführung in die Sicherung moderner KI-gestützter Anwendungen, APIs, Copilots und autonomer Agenten. Die Teilnehmenden lernen, wie sich die KI-Sicherheit von der traditionellen Websicherheit unterscheidet, erkunden gängige kIspezifische Bedrohungen wie Prompt Injection, RAG-Poisoning und Agent-Missbrauch und verstehen, wie KI-Systeme mit geschichteten Verteidigungsmaßnahmen einschließlich WAFs, KI-Gateways, API-Sicherheit und Guardrails geschützt werden können. Durch praxisnahe Labs und reale Beispiele erwerben die Teilnehmenden die Fähigkeiten, KI-Angriffsmuster zu identifizieren, LLM-basierte Anwendungen zu sichern und effektive Laufzeitschutzmaßnahmen für Produktionsumgebungen bereitzustellen.

Dieses von Dozent:innen geleitete, live stattfindende Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte mit Grundlagenwissen bis zu mittlerem Niveau, die das Verständnis für AI TRiSM vertiefen und in ihren Organisationen implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer:innen in der Lage sein:

• Die Kernkonzepte und die Bedeutung des Vertrauens, Risikomanagements und der Sicherheit im KI-Kontext zu verstehen.
• Risiken, die mit KI-Systemen verbunden sind, zu identifizieren und zu mindern.
• Sicherheits-Best Practices für KI umzusetzen.
• Die regulatorische Compliance und ethischen Aspekte der KI zu verstehen.
• Strategien für eine effektive KI-Steuerung und -Verwaltung zu entwickeln.

Diese live geleitete Schulung an Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an SRE- und DevOps-Ingenieure, die KI-Agenten für autonome IT-Betriebsszenarien konzipieren, entwickeln und sicher einsetzen möchten.

Dieses instruktorgeführte Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler:innen, Architekt:innen und Produktmanager:innen mit mittlerem bis fortgeschrittenem Kenntnisstand im Bereich KI, die Risiken identifizieren und minimieren möchten, die durch LLM-gestützte Anwendungen entstehen – darunter Prompt-Injection, Datenlecks sowie unkontrollierte Ausgabedaten. Dabei werden Sicherheitskontrollen wie Eingabevalidierung, menschliche Aufsicht (Human-in-the-Loop) und Ausgaben-Guardrails integriert.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer:innen in der Lage:

• die wesentlichen Schwachstellen von LLM-basierten Systemen zu verstehen
• sichere Designprinzipien auf die Architektur von LLM-Anwendungen anzuwenden
• Werkzeuge wie Guardrails AI und LangChain zur Validierung, Filterung und Erhöhung der Sicherheit einzusetzen
• Techniken wie Sandboxing, Red-Teaming und menschliche Review-Schleifen in produktionsreifen Pipelines zu integrieren

Dieser Kurs vermittelt Softwareentwicklern, wie sie KI-gestützte Anwendungen sicher-by-Design entwickeln. Die Teilnehmenden lernen, Chatbots, Copilots, RAG-Pipelines und KI-Agenten gegen KI-spezifische Bedrohungen wie Prompt-Injection, Datenvergiftung, Tool-Missbrauch, das Auslaufen von Geheimnissen und unsichere Modellausgaben zu schützen. Der Kurs deckt sicheres Prompt-Design, RAG-Sicherheit, Least-Privilege-Zugriff, Guardrails und Red-Team-Tests ab, um Entwicklern zu helfen, KI-Features zu bauen, die in realen Umgebungen sicher, zuverlässig und widerstandsfähig sind.

Enterprise-AIOps-Plattformen wie Splunk, Moogsoft und Dynatrace bieten leistungsstarke Fähigkeiten zur Erkennung von Anomalien, zur Korrelation von Warnungen und zur Automatisierung von Reaktionen in großskaligen IT-Umgebungen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Teams auf mittlerem Niveau, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Observability-Stacks und operativen Workflows integrieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Splunk, Moogsoft und Dynatrace in eine vereinheitlichte AIOps-Architektur zu konfigurieren und zu integrieren.
• Metriken, Logs und Events über verteilte Systeme hinweg mit KI-gesteuerter Analyse zu korrelieren.
• Die Incident-Erkennung, Priorisierung und Reaktion mit integrierten und benutzerdefinierten Workflows zu automatisieren.
• Die Leistung zu optimieren, die MTTR (Mean Time to Resolve) zu verringern und die operative Effizienz auf Unternehmensebene zu verbessern.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praxisnahes Implementieren in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Prometheus und Grafana sind weit verbreitete Tools für Observability in moderner Infrastruktur, während Machine Learning diese Tools durch prädiktive und intelligente Erkenntnisse erweitert, um operative Entscheidungen zu automatisieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live stattfindende Training (online oder vor Ort) richtet sich an Observability-Profis mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die ihre Überwachungsinfrastruktur modernisieren möchten, indem sie AIOps-Praktiken mit Prometheus, Grafana und ML-Techniken integrieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer:

• Prometheus und Grafana für Observability über Systeme und Dienste hinweg konfigurieren können.
• Hochwertige Zeitreihendaten sammeln, speichern und visualisieren können.
• Machine Learning-Modelle für die Anomalieerkennung und Prognose anwenden können.
• Intelligente Alarmierungsregeln auf Basis prädiktiver Erkenntnisse erstellen können.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisteile.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

Diese praxisorientierte Schulung mit Instructor-Led-Format in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure und Plattformteams, die robuste operationale Pipelines für LLM-gestützte Anwendungen im großen Maßstab aufbauen müssen.