Seminar EU Cloud Sovereignty Framework – Daten- und KI-Souveränität

Bei Cloud- und KI-Diensten verteilt sich die Datenverarbeitung häufig auf mehrere Komponenten. Neben Nutzdaten können auch Eingaben, Ausgaben, Suchindizes, Telemetrie und Supportinformationen relevant sein. Das Seminar führt diese Perspektiven in einer strukturierten Dienstanalyse zusammen.

Die technische Kontrolle über Daten wird anhand von Zugriffsrechten, Schlüsseln, Schnittstellen und Exportmöglichkeiten untersucht. Bei KI-Diensten kommen Abhängigkeiten von Modellen, Modellversionen und vorgelagerten Verarbeitungsschritten hinzu. Eine offene Modelllizenz wird dabei getrennt von tatsächlicher Betriebsfähigkeit und Kontrolle über die verwendeten Daten beurteilt.

Die Übungen arbeiten mit einer vorbereiteten Anwendung und synthetischen Datensätzen. Konfigurationen werden in der vorhandenen Weboberfläche und über dokumentierte Kommandozeilen- oder API-Zugriffe geprüft. Eine vollständige Modellentwicklung oder das Training großer KI-Modelle ist nicht Bestandteil.

Lernziele

• Datenflüsse einschließlich Metadaten und unterstützender Dienste strukturiert untersuchen.
• Wirksame Daten- und Schlüsselkontrolle von alleinigen Besitz- oder Standortangaben unterscheiden.
• Modell-, Laufzeit- und Datenabhängigkeiten einer KI-Anwendung bewerten.
• Export-, Aufbewahrungs- und Löschanforderungen mit überprüfbaren Nachweisen verbinden.

Inhaltsübersicht

• Datenlebenszyklus und Verarbeitungskette
• Berechtigungen und Schlüssel
• KI-Modelle und technische Abhängigkeiten
• Kontrollierte Verarbeitung im Labor
• Portabilität, Aufbewahrung und Löschung
• Dienstbewertung und Maßnahmen

Seminarinhalte

Datenlebenszyklus und Verarbeitungskette

• Nutzdaten, Eingaben, Ausgaben, Indizes, Protokolle und Sicherungen unterscheiden.
• Verarbeitungsschritte, Beteiligte und Orte in einer Datenflussdarstellung erfassen.
• Trainingsnutzung, Auswertung und Supportzugriffe als getrennte Fragen dokumentieren.

Berechtigungen und Schlüssel

• Administrative Rechte und Entschlüsselungsmöglichkeiten im tatsächlichen Betrieb prüfen.
• Schlüsselbereitstellung, Nutzung, Wechsel und Wiederherstellung voneinander unterscheiden.
• Technische Grenzen von Verschlüsselung bei laufender Verarbeitung und privilegierten Zugriffen einordnen.

KI-Modelle und technische Abhängigkeiten

• Modell, Modelllizenz, Laufzeit, Hosting und Betreiberverantwortung getrennt bewerten.
• Externe Inferenz-, Embedding- und Moderationsdienste in die Analyse aufnehmen.
• Versionswechsel und verändertes Modellverhalten in einen geregelten Prüfprozess einordnen.

Kontrollierte Verarbeitung im Labor

• Eine vorbereitete Anfrage mit synthetischen Daten ausführen und die verwendeten Schnittstellen beobachten.
• Zugriffs- und Protokollierungseinstellungen über vorhandene GUI- und API-Zugänge prüfen.
• Eine geänderte Konfiguration auf erwartete Funktion und unerwartete Datenwege testen.

Portabilität, Aufbewahrung und Löschung

• Datenexport, Konfigurationsexport und Austauschbarkeit des Modells getrennt testen.
• Aufbewahrungszeiten und Löschverfahren für aktive Daten, Indizes und Sicherungen vergleichen.
• Nachweisbare Löschung von verbleibenden Unsicherheiten, insbesondere bei möglicher Trainingsnutzung, unterscheiden.

Dienstbewertung und Maßnahmen

• Technische Belege mit Betriebs- und Vertragszusagen abgleichen.
• Einen begrenzten Export- und Wiederverwendungstest dokumentieren.
• Kontrolllücken und Modellabhängigkeiten mit priorisierten Maßnahmen versehen.

Praktische Übungen

1. Die Datenflüsse einer vorbereiteten KI-Anwendung erfassen und Nutzdaten von Protokollen und Indizes unterscheiden.
2. Eine synthetische Anfrage ausführen und anhand der Konfiguration sowie der Protokolle ihre Verarbeitungsschritte nachvollziehen.
3. Die effektiven Rechte eines Administrationskontos und eines Anwendungskontos vergleichen.
4. Einen Datenexport durchführen, den Inhalt gegen festgelegte Kriterien prüfen und ausgewählte Daten in einer zweiten vorbereiteten Anwendung verwenden.
5. Ein Löschkonzept für aktive Daten, Indizes und Sicherungen formulieren und benennen, welche Nachweise dafür tatsächlich verfügbar sind.

Fachliche Ansprechpartner

Seminardetails

Dauer:	2 Tage, ca. 12 Unterrichtsstunden insgesamt; ca. 6 h/Tag. Beginn: 1. Tag 10:00 Uhr; weitere Tage 09:00 Uhr
Preis:	Öffentlich oder Live Stream: € 1.198 zzgl. MwSt. Inhaus: € 3.400 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl:	min. 2 - max. 8
Teilnehmer:	Daten- und KI-Verantwortliche, Cloud-Architekten, technische Datenschutzkoordination, Security Engineers und verantwortliche Entwickler.
Voraussetzungen:	Grundlagen von Cloud-Diensten, APIs und Berechtigungen; Framework-Grundkenntnisse und erste Erfahrung mit Datenverarbeitung oder KI-Anwendungen.
Standorte:	Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg
Methoden:	Fachliche Erläuterungen, Demonstrationen, angeleitete Fallarbeit, praktische Übungen in vorbereiteter Umgebung über GUI und Kommandozeile
Seminararten:	Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie:	ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache:	Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage:	Dokumentation auf Datenträger oder als Download
Teilnahmezertifikat:	Teilnahmebescheinigung über die Seminarinhalte
Verpflegung:	Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support:	3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang:	an den meisten Standorten verfügbar
	Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055

Seminartermine

Nach oben