Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Data Privacy Engineer - CAI-DPE-620

Modul 1: Grundlagen des Datenschutzes in der KI
Regulatorische Rahmenbedingungen: Einführung in die DSGVO, den AI Act und internationale Datenschutzgesetze im Kontext von Machine Learning, analysiert anhand von Open-Source-Compliance-Frameworks.

Datenschutzprinzipien für KI-Systeme: Privacy by Design und Privacy by Default als fundamentale Konzepte bei der Entwicklung von KI-Modellen, veranschaulicht durch browserbasierte Architektur-Reviews.

Identifikation von PII (Personally Identifiable Information): Automatisierte Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten in Trainingsdatensätzen unter Verwendung kostenfreier Open-Source-Tools.

Risikobewertung und Data Protection Impact Assessments (DPIA): Methodik zur Durchführung von Datenschutz-Folgenabschätzungen für KI-Projekte, dokumentiert in cloudbasierten Kollaborationsumgebungen.

Online Hands-on Lab: Durchführung eines automatisierten PII-Scans auf einem synthetischen Datensatz mittels Presidio (Microsoft Open Source) in Google Colab. Erstellung eines initialen DPIA-Reports basierend auf den Scan-Ergebnissen.

Modul 2: Datenanonymisierung und Pseudonymisierung
Techniken der Datenmaskierung: Anwendung von Hashing, Tokenisierung und Verschlüsselung zum Schutz von Trainingsdaten, implementiert mit quelloffenen Python-Bibliotheken.

K-Anonymity, L-Diversity und T-Closeness: Mathematische Modelle zur Quantifizierung und Gewährleistung von Anonymität in relationalen Datensätzen, berechnet in interaktiven Jupyter-Notebooks.

Differential Privacy (DP): Einführung in das Konzept des Rauschens (Noise) zum Schutz individueller Datensätze bei gleichzeitiger Erhaltung der statistischen Aussagekraft, demonstriert an Open-Source-Implementierungen.

Herausforderungen bei unstrukturierten Daten: Anonymisierung von Texten, Bildern und Audio-Daten für das Training von Deep-Learning-Modellen unter Nutzung frei zugänglicher NLP- und Computer-Vision-Tools.

Online Hands-on Lab: Implementierung von Differential Privacy in einem Machine-Learning-Modell unter Verwendung der Open-Source-Bibliothek Opacus (PyTorch) in einer kostenfreien Cloud-Umgebung. Analyse des Trade-offs zwischen Modellgenauigkeit und Datenschutz.

Modul 3: Federated Learning und dezentrale KI
Architektur des Federated Learning: Training von KI-Modellen auf dezentralen Geräten ohne zentralisierte Datenspeicherung, veranschaulicht durch browserbasierte Simulationen.

Sicherheitsaspekte im Federated Learning: Schutz vor Model Inversion und Data Poisoning Attacks in verteilten Trainingsumgebungen, analysiert mit Open-Source-Security-Frameworks.

Secure Multi-Party Computation (SMPC): Kryptographische Protokolle zur gemeinsamen Berechnung von Funktionen über verteilte Eingaben, ohne diese offenzulegen, implementiert in Python.

Homomorphic Encryption: Training und Inferenz von KI-Modellen auf verschlüsselten Daten, demonstriert anhand quelloffener kryptographischer Bibliotheken.

Online Hands-on Lab: Aufbau eines simulierten Federated-Learning-Netzwerks mit dem Open-Source-Framework Flower (flwr) in Google Colab. Training eines Modells über mehrere virtuelle Clients ohne Austausch der Rohdaten.

Modul 4: Privacy-Preserving Machine Learning (PPML)
Techniken des PPML: Integration von Datenschutzmechanismen direkt in den Trainingsprozess von Machine-Learning-Modellen, evaluiert in kostenfreien Cloud-Instanzen.

Synthetic Data Generation: Erstellung künstlicher Datensätze, die die statistischen Eigenschaften der Originaldaten beibehalten, ohne PII zu enthalten, generiert mit Open-Source-GANs (Generative Adversarial Networks).

Evaluation synthetischer Daten: Metriken zur Bewertung der Qualität und des Datenschutzniveaus von synthetisch generierten Daten, berechnet in interaktiven Notebooks.

Trusted Execution Environments (TEEs): Nutzung sicherer Enklaven für das Training und die Inferenz von KI-Modellen zum Schutz vor unbefugtem Zugriff, simuliert in browserbasierten Umgebungen.

Online Hands-on Lab: Generierung eines synthetischen Datensatzes aus einem sensiblen Originaldatensatz unter Verwendung der Open-Source-Bibliothek SDV (Synthetic Data Vault) in Jupyter. Überprüfung der Datenqualität und des Datenschutzes.

Modul 5: Fairness, Bias und ethische KI
Erkennung von Bias in Trainingsdaten: Identifikation von algorithmischer Voreingenommenheit und Diskriminierung in KI-Modellen mithilfe quelloffener Fairness-Metriken.

Mitigation von Bias: Techniken zur Reduzierung von Bias während der Datenaufbereitung, des Modelltrainings und der Post-Processing-Phase, implementiert in Python.

Erklärbare KI (Explainable AI - XAI): Methoden zur Interpretation von Black-Box-Modellen (z.B. SHAP, LIME) zur Gewährleistung von Transparenz und Nachvollziehbarkeit, visualisiert im Browser.

Ethische Richtlinien für KI: Umsetzung von Prinzipien wie Fairness, Accountability und Transparency (FAT) in der KI-Entwicklung, dokumentiert in Open-Source-Governance-Tools.

Online Hands-on Lab: Analyse eines Machine-Learning-Modells auf Bias unter Verwendung des Open-Source-Toolkits AI Fairness 360 (AIF360) in Google Colab. Anwendung von Bias-Mitigation-Algorithmen und Visualisierung der Ergebnisse mit SHAP.

Modul 6: Sicherheit von KI-Modellen und Schutz vor Angriffen
Bedrohungslandschaft für KI-Systeme: Übersicht über Angriffsvektoren wie Model Extraction, Model Inversion und Membership Inference Attacks, analysiert in sicheren Online-Umgebungen.

Schutz vor Model Extraction: Techniken zur Verhinderung des Diebstahls von KI-Modellen durch API-Abfragen, implementiert mit Open-Source-Rate-Limiting- und Monitoring-Tools.

Abwehr von Membership Inference Attacks: Strategien zur Verschleierung der Zugehörigkeit spezifischer Datenpunkte zum Trainingsdatensatz, evaluiert in browserbasierten Containern.

Robustheitstests für KI-Modelle: Automatisierte Überprüfung der Widerstandsfähigkeit von Modellen gegen gezielte Angriffe unter Nutzung quelloffener Security-Frameworks.

Online Hands-on Lab: Durchführung einer simulierten Membership Inference Attack auf ein trainiertes Modell unter Verwendung der Adversarial Robustness Toolbox (ART) im Browser. Implementierung von Gegenmaßnahmen zur Erhöhung der Modellsicherheit.

Modul 7: Data Governance und Compliance-Automatisierung
Aufbau einer Data Governance-Strategie: Definition von Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozessen für das Management von KI-Trainingsdaten, abgebildet in Open-Source-Katalogen.

Automatisierte Compliance-Checks: Integration von Datenschutzprüfungen in CI/CD-Pipelines für Machine-Learning-Modelle (MLOps), konfiguriert in kostenfreien Cloud-Umgebungen.

Data Lineage und Provenance: Nachverfolgung der Herkunft und Transformation von Daten im gesamten KI-Lebenszyklus zur Gewährleistung der Auditierbarkeit, visualisiert mit Open-Source-Tools.

Management von Einwilligungen (Consent Management): Technische Umsetzung von Opt-in- und Opt-out-Mechanismen für die Nutzung von Daten im KI-Training, implementiert in browserbasierten Anwendungen.

Online Hands-on Lab: Konfiguration eines Open-Source-Data-Catalogs (z.B. Amundsen oder DataHub) in einer Cloud-Instanz zur Dokumentation von Datenquellen und Lineage. Implementierung eines automatisierten Compliance-Checks in einer simulierten MLOps-Pipeline.

Modul 8: Incident Response und Datenschutzverletzungen bei KI
Vorbereitung auf KI-spezifische Data Breaches: Entwicklung von Incident-Response-Plänen für Szenarien wie Model Inversion oder den Leak von Trainingsdaten, dokumentiert in Open-Source-Plattformen.

Erkennung von Datenschutzverletzungen: Monitoring von KI-APIs und Modell-Inferenz-Logs auf anomales Verhalten unter Nutzung kostenfreier SIEM-Lösungen.

Forensische Analyse von KI-Systemen: Untersuchung kompromittierter Modelle und Datensätze zur Identifikation der Ursach…