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AI Security 20
- Agenten und MCPAgenten und MCP absichern: minimale Rechte, Identität je Agent, Freigaben, Limits, Abbruchschalter, MCP-Server-Kontrollen, Multi-Agent, ACS und Checkliste.
- AI SecurityAI Security auf STOP.LI: KI-Einsatz sicher, beherrscht und nachweisbar machen. Rechtslage CH, DE und EU, Governance, Risiko, Technik und Betrieb.
- Architektur-ReferenzReferenzarchitektur für LLM-Anwendungen: Bausteine, Vertrauensgrenzen, Kontrollpunkte, Hosting-Varianten, IAM, Isolation und Secrets nach NCSC/CISA und OWASP.
- BedrohungslandschaftKI-Bedrohungen nach OWASP LLM und Agentic Top 10 2026, NIST AI 100-2 und MITRE ATLAS: drei Angriffsflächen, Taxonomie und Mapping auf Massnahmen.
- DatenkontrollenDatenkontrollen für KI: Herkunft, Rechtsgrundlage, Zugriff im Datenfluss, Integrität, Art. 10 und 4a AI Act, Privacy-Enhancing Technologies, Löschung im Modell.
- FolgenabschätzungenDatenschutz-Folgenabschätzung und Grundrechte-Folgenabschätzung (Art. 27 AI Act) im Vergleich: wer muss, Überschneidungen, kombiniertes Formular als Vorlage.
- Governance und ProgrammKI-Governance im ISMS: Rollen und RACI, Policy-Hierarchie, Programmphasen, Freigabe-Gates, Ausnahmen, KI-Kompetenz nach Art. 4 AI Act und ISO/IEC 42001.
- Kennzahlen und ReportingKennzahlen und Reporting für KI-Sicherheit: KPI-Set, KRI mit Beispielschwellen, Board-Seite «KI-Lagebild» und Evidenz für Revision nach NIST AI RMF.
- KI-Frameworks im VergleichKI-Frameworks im Vergleich: AI Act, NIST AI RMF, OWASP, MITRE ATLAS, ENISA, BSI, CSA AICM, ETSI und ISO nach Zweck, Verbindlichkeit und Zugang.
- KI-Inventar und KlassifizierungKI-Inventar aufbauen: Umfang, Pflichtfelder, Erhebung über Einkauf, SSE-Logs und Code-Scan, Schatten-KI, Einstufung nach AI Act und internem Risiko, CMDB.
- KI in der SecurityKI im SOC und Schwachstellenmanagement beurteilen: Einsatzfelder, Einführungskriterien, KI-gestützte Angriffe, Reaktionszeiten und Awareness gegen Deepfakes.
- KontrollkatalogKontrollkatalog für KI: 54 Kontrollen mit Nachweis und Owner, Mapping auf NIST AI RMF, AI Act, OWASP, MITRE ATLAS, CSA AICM, BSI und AI Control Standard.
- Lebenszyklus-KontrollenLebenszyklus-Kontrollen für KI-Systeme: Phasen, Nachweise, Modell-Change, Konfiguration, Notfalländerung, Ausserbetriebnahme und Art. 72 AI Act.
- Lieferanten und ModelleKI-Lieferanten und Modelle prüfen: Rollen nach AI Act, Lieferkettenebenen, Due-Diligence-Fragen, Vertragsbausteine, Modellartefakte, GPAI-Code, Überwachung.
- Monitoring und Incident ResponseKI-Vorfälle erkennen und melden: Schwellen, Protokolle nach Art. 12 AI Act, ATLAS-Use-Cases, vier Playbooks, Meldepflichten AI Act, NIS2, ISG, DSG, DSGVO.
- Regulierung DCHRegulierung von KI in EU, Deutschland und Schweiz: AI Act mit Omnibus, KI-MIG, DSG und ISG, Rollen, Risikoklassen und Anwendbarkeit für CH-Unternehmen.
- RisikobeurteilungKI-Risikobeurteilung im ISMS: Schadensarten, Risikoappetit und Schwellen, Methode nach NIST AI RMF, MAESTRO, Behandlung, Auslöser und Szenario-Blatt.
- Testing und Red TeamingTesten von KI-Systemen: Testbegriffe, Testarten, AI Red Teaming (Basismodell, Anwendung), Testkatalog mit Abnahmekriterien, Modell-Scanning, Grenzen.
- Vertrauen und menschliche AufsichtMenschliche Aufsicht nach Art. 14 AI Act wirksam machen: Schwellen, Nachweis, Bias-Prüfung, Art. 50, Art. 21 DSG, Art. 22 DSGVO, C2PA. Mit Checkliste.
- Vorlage KI-NutzungsrichtlinieVorlage KI-Nutzungsrichtlinie unter CC BY 4.0: erlaubte und verbotene Nutzung, Datenklassen, Kennzeichnung nach Art. 50 AI Act, Agenten, KI-Kompetenz.