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tecnovy AI Suite

Secure AI Architecture

Ein KI-Agent liest ein Dokument, in dem jemand Anweisungen versteckt hat, und folgt ihnen. Weil seine Werkzeugrechte bis in die Kundendatenbank reichen, landen Daten dort, wo sie nicht hingehören. Ein nachgerüsteter Filter senkt dieses Risiko, ändert aber nichts am Entwurf. In diesem Training modellierst du solche Bedrohungen, bevor gebaut wird, und legst Vertrauensgrenzen, minimale Rechte und Isolation so fest, dass eine gelungene Prompt Injection wenig erreicht.
Teilnahmezertifikat4,8/5 bei ProvenExpert

Was dieses Modul leistet.

Das tecnovy Training Secure AI Architecture holt Sicherheitsentscheidungen für KI-Systeme vor den Bau. Du legst fest, was Agenten dürfen, welche Daten Modelle sehen und welche Kontrollen im Betrieb greifen, damit Architektur, Security und Plattformteam nach einem Plan arbeiten.

So läuft das Training

Methode
Architektur-Workshops und Threat-Modeling-Übungen
Grundlage
tecnovy Curriculum für den sicheren Entwurf von KI-Systemen
Abschluss
tecnovy Teilnahmezertifikat, keine Prüfung

Termine & Buchung

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Passung

Für wen das Modul gedacht ist

Typische Rollen

  • Du entwirfst oder prüfst die Architektur von KI-Anwendungen und Agenten.
  • Du verantwortest die Sicherheit eines KI-Projekts und legst fest, welche Kontrollen es braucht.
  • Du betreibst die Plattform oder Cloud-Umgebung, in der Modelle, Werkzeuge und Agenten laufen.

Voraussetzungen

Keine Voraussetzungen

Du kannst direkt einsteigen. Mitbringen: Erfahrung in Softwarearchitektur oder IT-Sicherheit. Hilfreich: Grundkenntnisse zu LLM-Anwendungen oder KI-Agenten.

Stattdessen geeignet AI Security & LLM Security Für alle, die KI-Systeme in einer Laborumgebung angreifen und testen wollen, statt sie zu entwerfen.

Lehrplan

Secure AI Architecture Kurs im Detail

Vier Teile in der Reihenfolge eines Entwurfs: erst das Bedrohungsmodell, dann Identitäten, Rechte und Isolation, dann Daten und Modelle, zuletzt die Kontrollen im Betrieb. Jede Entscheidung baut auf dem Bedrohungsmodell aus dem ersten Teil auf.

01Threat Modeling für KI

Dieser Teil zeigt, wo ein KI-System angreifbar ist, bevor du Kontrollen wählst.

  • Vertrauensgrenzen zwischen Nutzenden, Anwendung, Modell und Werkzeugen
  • Angriffsflächen, auch Prompts, abgerufene Dokumente und Werkzeugantworten
  • Bedrohungen ableiten und nach ihrem Risiko ordnen
02Identitäten, Rechte und Isolation

Hier legst du fest, wer im System handeln darf und wie weit das reicht.

  • Identitäten für Modelle, Werkzeuge und Agenten
  • Minimale Rechte statt pauschaler Zugriffe
  • Sandboxing für die Ausführung von Agenten
  • Netzwerktrennung zwischen KI-Komponenten und anderen Systemen
03Daten und Modelle absichern

Dieser Teil verfolgt Daten und Modelle von ihrer Herkunft bis in den Einsatz.

  • Datenflüsse durch Anwendung, Modell und Werkzeuge
  • Verschlüsselung entlang dieser Datenflüsse
  • Lieferkette von Modellen: woher sie kommen und was du vor dem Einsatz prüfst
04Kontrollen im Betrieb

Zum Abschluss planst du, was ein laufendes System begrenzt und sichtbar macht.

  • Guardrails für KI-Anwendungen und Agenten
  • Protokollierung und Monitoring
  • Incident Response für Sicherheitsvorfälle in KI-Systemen
  • Abgleich mit Anforderungen der KI-Verordnung

Ergebnis

Was du anschließend leisten kannst

  1. 01

    Du erstellst ein Bedrohungsmodell für ein KI-System mit Vertrauensgrenzen, Angriffsflächen und Bedrohungen.

  2. 02

    Du definierst Identitäten und minimale Rechte für Modelle, Werkzeuge und Agenten.

  3. 03

    Du entwirfst die Isolation von Agenten mit Sandboxing und Netzwerktrennung.

  4. 04

    Du analysierst die Datenflüsse eines KI-Systems und legst fest, wo Verschlüsselung nötig ist.

  5. 05

    Du bewertest die Lieferkette eines Modells, bevor es in deinem System läuft.

  6. 06

    Du planst Guardrails, Protokollierung und Monitoring für den Betrieb.

  7. 07

    Du legst fest, wie dein Team auf einen Sicherheitsvorfall in einem KI-System reagiert.

  8. 08

    Du gleichst deine Kontrollen mit Anforderungen der KI-Verordnung ab.

Leistungsumfang

Was enthalten ist

Enthalten

  • Vorlage für KI-BedrohungsmodelleMit ihr wendest du das Vorgehen aus dem Training auch auf weitere KI-Systeme an.

Warum tecnovy

Was du bei uns oben drauf bekommst

01

No Slideshow, Hands-On!

Versprochen: keine PowerPoint-Schlacht. Wir arbeiten in Gruppen, verknüpfen Theorie mit Praxis, und du bekommst Praxisbeispiele unserer erfahrenen Trainer sowie den Austausch mit Gleichgesinnten.

02

Certificate Showroom

Hol dir dein Teilnahmezertifikat und verbinde es, falls vorhanden, mit deinem Prüfungszertifikat. Vollautomatisiert, schön gestaltet. Nur für dich, nur bei tecnovy.

03

Flexible Umbuchung

Falls du mal kurzfristig verhindert sein solltest, kannst du deine Schulung bis eine Woche vor Trainingsbeginn kostenlos umbuchen.

04

Doppelt hält besser

Gerne darfst du innerhalb eines Jahres die Schulung nochmals online als Refresher besuchen.

05

Lerne von Experten

Wir garantieren dir stets den Einsatz von didaktisch und methodisch erstklassig qualifizierten Trainern, die ihr Wissen sowohl aus Trainingserfahrung als auch beruflicher Praxis- und Projekterfahrung beziehen.

FAQs

Häufige Fragen

01Worin unterscheidet sich Secure AI Architecture von AI Security & LLM Security?
Das tecnovy Training Secure AI Architecture setzt beim Entwurf an, AI Security & LLM Security bei Angriffen und Tests. Hier legst du Vertrauensgrenzen, Rechte und Isolation fest, bevor ein System gebaut wird. Dort greifst du KI-Systeme in einer Laborumgebung gezielt an und dokumentierst Schwachstellen.
02Warum lässt sich Sicherheit bei KI-Systemen schlecht nachrüsten?
Weil die entscheidenden Fragen Entwurfsfragen sind: welche Daten ein Modell sieht, welche Werkzeuge ein Agent aufrufen darf und wo Vertrauensgrenzen verlaufen. Das OWASP GenAI Security Project hält in seiner Top-10-Liste von 2025 offen, ob es gegen Prompt Injection überhaupt einen lückenlosen Schutz gibt. Das tecnovy Training Secure AI Architecture plant deshalb so, dass ein gelungener Angriff möglichst wenig erreicht.
03Was ist ein Bedrohungsmodell für ein KI-System?
Ein Bedrohungsmodell beschreibt, wo in einem KI-System Vertrauensgrenzen verlaufen, welche Angriffsflächen entstehen und welche Bedrohungen dort realistisch sind. Bei KI-Systemen zählen auch Prompts, abgerufene Dokumente und Werkzeugantworten zur Angriffsfläche. Im tecnovy Training Secure AI Architecture ist es der Ausgangspunkt jeder weiteren Entscheidung.
04Was halte ich nach dem Training in der Hand?
Am Ende des tecnovy Trainings Secure AI Architecture stehen ein Bedrohungsmodell für eine KI-Anwendung und die daraus entwickelte Sicherheitsarchitektur. Sie legt Kontrollen für Daten, Modelle, Werkzeuge und Agenten fest und reicht bis in den Betrieb.
05Muss ich Security-Spezialist:in sein?
Nein. Für das tecnovy Training Secure AI Architecture bringst du Erfahrung in Softwarearchitektur oder in IT-Sicherheit mit, beides zusammen ist nicht nötig. Eine formale Zulassungsbedingung gibt es nicht.
06Macht das Training mein KI-System konform mit der KI-Verordnung?
Nein, die Teilnahme macht kein System konform, aber im tecnovy Training Secure AI Architecture gleichst du deine Kontrollen mit Anforderungen der KI-Verordnung ab. Artikel 15 verlangt von Hochrisiko-KI-Systemen ein angemessenes Maß an Cybersicherheit und nennt etwa die Vergiftung von Daten und Modellen. Stand Oktober 2026 gilt das ab dem 2. Dezember 2027 für Systeme nach Anhang III und ab dem 2. August 2028 für Systeme nach Anhang I.
07Gibt es eine Prüfung oder eine Zertifizierung?
Nein, das tecnovy Training Secure AI Architecture schließt ohne Prüfung ab und führt zu keiner Zertifizierung. Du erhältst das tecnovy Teilnahmezertifikat, das deine Teilnahme und die behandelten Inhalte bestätigt.
08Welche tecnovy Schulungen ergänzen Secure AI Architecture?
Zwei tecnovy Schulungen ergänzen Secure AI Architecture gezielt. OWASP Top 10 für LLM- und GenAI-Anwendungen geht die einzelnen Risiken an Beispielen durch und zeigt Gegenmaßnahmen. Agentic AI Architecture gestaltet agentische Systeme als Ganzes, von der Orchestrierung bis zur Governance, und behandelt Sicherheit als einen Teil davon.

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Secure AI Architecture

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