Security in und mit künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der bedeutendsten technologischen Errungenschaften unserer Zeit. Sie birgt immense Chancen für Innovation, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit. Dennoch sorgt sie auch für Unsicherheiten, besonders bei denen, die sie einsetzen. Daher ist es wichtig, sich frühzeitig mit den Datenschutz- und Sicherheitsaspekten von KI-Systemen auseinanderzusetzen.
ditis ist Ihr Partner beim Schutz vor und mit KI
- Ganzheitliche Lösungen für KI-Sicherheitsrisiken
- Maßgeschneiderte Sicherheitskonzepte
- Effiziente und sichere Nutzung von KI im Geschäftsalltag
- Interdisziplinäres Know-how für sichere KI-Integration
- Praxisnahe Umsetzung von Compliance-Anforderungen wie AI Act, DSGVO etc.
Was wir bieten
KI-Sicherheitslösungen für alle Anforderungen
Wir fokussieren uns auf eine praxisnahe und fundierte Beratung zu den Cybersecurity- und Datenschutz-Aspekten von KI. So schaffen wir in Ihrem Unternehmen eine vertrauenswürdige, werteorientierte und sichere Kultur im Umgang mit künstlicher Intelligenz.
Entwicklung sicherer KI-Systeme
Wir beraten Sie bei der Entwicklung von internen und externen KI-Lösungen. Dabei nutzen wir praxisnahe Security- und Privacy-by-Design-Methoden.
Einführung und Beschaffung von KI-Systemen
Wir beraten Sie bei der sicheren und datenschutzkonformen Einführung und beim Betrieb Ihrer KI-Systeme und Anwendungen.
FAQs
KI-Security bezieht sich auf die Sicherheitsaspekte im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML). Es umfasst Maßnahmen zum Schutz von KI-Systemen vor Angriffen, Missbrauch und unerwünschten Manipulationen.
KI-Systeme werden in zunehmendem Maße in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter autonome Fahrzeuge, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und Sicherheit. Da diese Systeme auf Daten und Algorithmen basieren, sind sie anfällig für Manipulation durch Hacker. Zu den häufigsten Bedrohungen für KI-Sicherheit gehören Datenmanipulation, bei der Angreifer die Integrität der Trainingsdaten beeinträchtigen, Modellvergiftung, bei der bösartige Daten in das Training eingespeist werden, und Adversarial Attacks, bei denen gezielt manipulierte Eingaben das Modell irreführen.