LLMs und Datensicherheit - Risiken erkennen und vermeiden

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

In dieser 3-tägigen Schulung "LLMs und Datensicherheit - Risiken erkennen und vermeiden" erlangen Sie ein tiefgehendes Verständnis sowie praktische Fähigkeiten, um Datenschutzproblematiken und den Umgang mit sensiblen Daten bei der Nutzung und Feinabstimmung von LLMs effektiv zu begegnen. Sie erwerben umfassendes Wissen über die damit verbundenen Risiken sowie über bewährte Verfahren im Umgang mit sensiblen Informationen. Darüber hinaus erlernen Sie Methoden und Tools zur Risikominimierung, die Sie praktisch einsetzen können. Das Seminar verknüpft theoretische Grundlagen mit praktischen Anwendungsbeispielen.

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

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

Die Schulung kombiniert theoretische Einheiten mit praktischen Übungen. Teilnehmende profitieren vom Erfahrungsaustausch mit Experten und Gleichgesinnten. Fallstudien und Projektarbeiten ergänzen das Lernangebot, um ein praxisnahes Verständnis für den Umgang mit sensiblen Daten bei der Anwendung von LLMs zu fördern.

• Entwickler
• Datenschutzbeauftragte
• IT-Entscheidungsträger