LLMs und Datensicherheit - Risiken erkennen und vermeiden

Agenda Einführung in den Datenschutz bei LLMs

• Bedeutung des Datenschutzes bei der Nutzung von LLMs
• Übersicht über relevante Datenschutzgesetze und -normen

Datenschutzrisiken bei LLMs

• Identifikation von Datenschutzrisiken
• Risiken bei der Datenerfassung, -verarbeitung und -speicherung

Richtlinien und Best Practices für den Datenschutz

• Entwicklung von Datenschutzrichtlinien für LLM-Projekte
• Best Practices für den Umgang mit sensiblen Daten

Technische Strategien zur Risikominderung

• Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten
• Einsatz von Datenschutztechnologien

Praktische Anwendung: Sichere Datennutzung in LLMs

• Datensicherheit bei Modelltraining und -nutzung
• Fallstudien zur sicheren Anwendung von LLMs

Datenschutzkonforme Architektur von LLM-Projekten

• Gestaltung datenschutzfreundlicher LLM-Systeme
• Technische und organisatorische Maßnahmen

Rechtliche Aspekte und Compliance

• Rechtliche Rahmenbedingungen für LLMs
• Compliance-Checklisten und -Verfahren

Praxisprojekt: Entwicklung eines Datenschutzkonzepts

• Erarbeitung eines Datenschutzkonzepts für ein LLM-Projekt
• Bewertung und Optimierung des Konzepts

Diskussion: Ethik und LLMs

• Ethik in der KI
• Ausrichtung von LLMs an ethischen Prinzipien

Tools und Ressourcen für den Datenschutz

• Vorstellung von Tools und Software für den Datenschutz
• Ressourcen für weitere Informationen und Unterstützung

Voraussetzungen

• Grundlegende Kenntnisse in Python
• Grundverständnis für KI und Machine Learning

Zielgruppe

• Entwickler
• Datenschutzbeauftragte
• IT-Entscheidungsträger