Schulungsübersicht

Einführung in Datenschutz bei AI-Implementierungen

  • Datenschutz-Herausforderungen in AI-Systemen
  • Rolle von Ollama in datenschutzbewussten Umgebungen
  • Überblick über Einhaltung von Vorschriften (GDPR, HIPAA usw.)

Sichere Containerisierung und Implementierung

  • Verschärfen der Docker- und Kubernetes-Umgebungen
  • Netzwerksicherheit und Isolierungsverfahren
  • Verwaltung von Geheimnissen und Schlüsselrotation

Lokale und In-Haus-Schlussfolgerung

  • Vorteile der lokalen Schlussfolgerung für den Datenschutz
  • Randimplementierungsmodelle
  • Aufrechterhaltung eines Ausgewichts zwischen Leistung und Einhaltung von Vorschriften

Differenzierter Datenschutz und Datensicherheit

  • Grundsätze des differenzierten Datenschutzes
  • Anwendung von Rauschmechanismen in AI-Workflowps
  • Strategien zur Datenminimalisierung und Anonymisierung

Protokollierung, Überwachung und Prüfung

  • Sichere Protokollierungspraktiken
  • Audit-Pfade für Einhaltung von Vorschriften
  • Echtzeitüberwachung und -benachrichtigung

Zugriffssteuerung und Regelung der Umsetzung

  • Rollenbasierte Zugriffssteuerung (RBAC)
  • Regelumsetzung mit Open Policy Agent
  • Datenverwaltungsrahmen

Fallstudien und Best Practices

  • Implementierung von Ollama in regulierten Branchen
  • Aufrechterhaltung des Ausgewichts zwischen Benutzerfreundlichkeit und Datenschutz
  • Lektionen aus realen Implementierungen

Zusammenfassung und Nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis der IT-Sicherheitsprinzipien
  • Erfahrung mit Containerisierung und Deployment
  • Bekanntschaft mit Compliance-Rahmenwerken wie GDPR oder HIPAA

Zielgruppe

  • Sicherheitstechniker
  • IT-Architekten
  • Datenschutzbeauftragte
  • Compliance-Teams
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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