Künstliche Intelligenz · Dr. Holger Reibold
KI-Sicherheit – Einstieg in die Praxis
Angriffe, Verteidigungsstrategien und Sicherheitsarchitekturen für KI-Systeme
Worum es geht
KI-Systeme bringen neue Angriffsflächen mit sich: Prompt Injection, Modell-Manipulation, Data Poisoning und adversarielle Angriffe bedrohen KI-Anwendungen auf Wegen, die klassische IT-Sicherheit nicht abdeckt.
Dieses Buch gibt einen praxisnahen Einstieg in die wichtigsten KI-Angriffsvektoren und zeigt, wie sichere KI-Architekturen aufgebaut, KI-Systeme getestet und Sicherheitsmaßnahmen in den KI-Lebenszyklus integriert werden.
Schwerpunkte
01
KI-spezifische Angriffsvektoren: Prompt Injection, Jailbreaking, Model Extraction
02
Data Poisoning und Training-Set-Angriffe verstehen und abwehren
03
Adversarielle Angriffe auf ML-Modelle – Grundlagen und Abwehr
04
Sichere KI-Architektur: Input-Validierung, Output-Filtering, Sandboxing
05
KI-Sicherheitstests integrieren – Red Teaming und Adversarial Testing
06
EU AI Act und ISO 42001 – Sicherheitsanforderungen im Überblick
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