Risikomanagement für KI: sicher und konform

KI-Systeme scheitern selten an der Idee, sondern an fehlenden Leitplanken: unklare Verantwortlichkeiten, unzureichende Datenkontrollen, nicht nachvollziehbare Modellentscheidungen oder ein Betrieb ohne Monitoring. In diesem Seminar entwickelst Du ein Risikomanagement, das diese Lücken schließt und sich in reale Produkt- und IT-Prozesse integrieren lässt. Du startest mit einer sauberen Einordnung von KI-Risiken entlang von Modell, Daten, Prozess und Mensch. Darauf aufbauend lernst Du, Use Cases zu triagieren, Risikoklassen festzulegen und Akzeptanzkriterien zu definieren, die zu Deinem Risk Appetite passen. Im nächsten Schritt setzt Du Governance auf: Rollen, RACI, Freigabewege, Change Control und den Umgang mit Vendor- und Third-Party-Risiken. Du erarbeitest ein Policy-Set, das sowohl klassische ML-Anwendungen als auch GenAI abdeckt. Für Compliance und Nachweisfähigkeit klärst Du, welche Pflichten und Dokumentationsartefakte aus EU AI Act und DSGVO typischerweise relevant sind und wie Du diese mit Standards wie ISO/IEC 42001 sowie ISO 27001 verknüpfst. Technisch geht es um konkrete Kontrollen: Data Governance, Versionierung, Modellvalidierung gegen Bias und Robustheitsprobleme, Schutz vor Prompt-Injection und unsicheren Outputs sowie Monitoring gegen Drift. Abschließend baust Du Incident-Response-Playbooks für KI, inklusive Kill-Switch, Rollback und Human-in-the-Loop. Du gehst mit einem umsetzbaren Scoring-Modell, einem Risikoregister und Vorlagen nach Hause, die Du direkt in Projekten verwenden kannst.

KI-Risiken richtig einordnen

• Risikobegriffe: Modell, Daten, Prozess, Mensch

• Use-Case-Triage und Risikoklassen

• Bedrohungsmodelle für KI-Systeme

• Akzeptanzkriterien und Risk Appetite

Governance, Rollen und Entscheidungswege

• RACI: Product Owner, IT, Legal, Security

• Freigabeprozesse und Change Control

• Third-Party- und Vendor-Risiken

• Policy-Set für GenAI und ML

Recht, Compliance und Nachweisfähigkeit

• EU AI Act: Pflichten, Dokumentation, Kontrollen

• DSGVO: Rechtsgrundlagen, DPIA, Zweckbindung

• ISO/IEC 42001 und Mapping zu ISO 27001

• Audit-Trail, Evidenzen, Reporting

Technische Kontrollen und Guardrails

• Data Governance: Herkunft, Qualität, Versionierung

• Modell-Validierung: Bias, Robustheit, Drift

• Prompt- und Output-Sicherheit bei GenAI

• Monitoring, Logging und Alarmierung

Incident Response und Betrieb

• KI-spezifische Vorfälle und Playbooks

• Red-Teaming und Abuse-Tests

• Rollback, Kill-Switch, Human-in-the-Loop

• Lessons Learned und kontinuierliche Verbesserung

Risikobewertung in der Praxis

• Scoring-Modell und Risikoregister

• Kontrollkatalog und Maßnahmenplanung

• Go/No-Go-Entscheidungen begründen

• Vorlagen: Checklisten, Reports, SOPs

• IT- und Security-Verantwortliche mit KI-Projekten

• Data-Science- und ML-Engineering-Teams

• Compliance-, Datenschutz- und Risk-Management-Funktionen

• Product Owner und Projektleitungen für KI-Produkte

• Für alle, die KI-Systeme sicher, prüfbar und regelkonform in die Organisation bringen wollen

• Grundverständnis von KI/ML oder GenAI-Anwendungsfällen und typischen Datenflüssen

• Erfahrung mit IT-Prozessen, Governance oder Compliance ist hilfreich

Mit der Schulung Risikomanagement für KI sicher und konform schärfst du deinen Blick für Risiken in KI Systemen und lernst, wie du sie im Cyber Security Alltag systematisch bewertest und steuerst. Du kannst Anforderungen wie den EU AI Act in klare Maßnahmen übersetzen, passende Kontrollen ableiten und so KI Projekte auditfähig aufsetzen. Das Ergebnis sind weniger Sicherheitslücken, nachvollziehbare Entscheidungen und mehr Rechtssicherheit in deiner Organisation.