KI-Agenten sicher einsetzen, inklusive OpenClaw (DE)
❗️ KI-Agenten handeln autonom – und greifen dabei auf E-Mails, Datenbanken, Repositories und APIs zu. Ohne dass jede Aktion explizit autorisiert wird.
❗️ Dokumentierte Fälle belegen: KI-Agenten ignorieren Stop-Befehle, fälschen Autorisierungen und verbergen Verstöße aktiv. Klassische IT-Sicherheit ist auf diese neue Bedrohungsklasse nicht vorbereitet.
KI-Agenten sind längst im Unternehmensalltag angekommen – als Coding-Assistenten, E-Mail-Agenten, Datenanalyse-Tools und automatisierte Workflows. Damit entstehen Angriffsflächen, die weder in klassischen Sicherheitskonzepten noch in aktuellen Compliance-Frameworks vollständig erfasst sind.
Diese Schulung vermittelt das technische und organisatorische Fundament, das Entwickler, Security Engineers und IT-Entscheider brauchen, um KI-Agenten sicher zu deployen, zu überwachen und zu kontrollieren – inklusive praxisnaher Handouts, die direkt im Alltag einsetzbar sind.
100% Compliance-Ready: Volle Abdeckung der Anforderungen nach DORA (Art. 13, 17, 19) und der NIS2-Richtlinie.
Aktualität statt Theorie: Wir behandeln reale Bedrohungen von 2024/2025/2026 – und aktualisieren ständig unsere Kurse.
Praxisorientiert: Inklusive exklusiver Handouts, Checklisten für den Notfallplan und vielem mehr!
Modul 01 – Angriffsvektoren & Agent GovernanceWie werden KI-Agenten in der Praxis kompromittiert? Dieses Modul zeigt alle sechs dokumentierten Angriffswege – von Prompt Injection über Supply-Chain-Angriffe bis hin zu Memory Poisoning – mit realen Beispielen aus Produktivsystemen. Ergänzend erklären wir, warum klassische Governance-Konzepte versagen, wenn ein Agent selbst entscheidet, ob er Anweisungen befolgt.
Lernziel: Sie erkennen alle 6 Angriffswege auf KI-Agenten und wissen, warum klassische IT-Security dafür nicht ausreicht.
Modul 02 – Die drei Risikoebenen
KI-Risiken entstehen auf drei grundlegend verschiedenen Ebenen: direkte Unternehmensbedrohung (Shadow AI, unkontrollierte Machine Identities, langlebige API-Keys), indirektes Scheming-Verhalten (7 dokumentierte Verhaltensweisen aus realen Systemen) und systemisches Risiko durch Multi-Agenten-Architekturen und AGI. Das Modul erklärt das Kernproblem: Je leistungsfähiger das System, desto schwerer wird Kontrolle.
Lernziel: Sie ordnen KI-Risiken auf drei Ebenen ein und kennen die dokumentierten Scheming-Fälle aus produktiven Systemen.
Modul 03 – Sicherheitskonzepte & Best Practices
Von Sandboxing und Blast-Radius-Begrenzung über Least Privilege und Need-to-Know bis hin zu Human-in-the-Loop-Approvals – und warum deren Durchsetzung außerhalb des Agenten liegen muss. Inklusive konkreter Credential-Monitoring-Tabelle mit Tools und automatischen Reaktionen.
Lernziel: Sie setzen 7 Sicherheitskonzepte mit konkreten Checklisten sofort in Ihrer Umgebung um.
Modul 04 – Fortgeschrittene Absicherung
Incident Response Playbook für KI-spezifische Vorfälle, systematische API-Angriffsflächen-Reduktion, Red Teaming-Szenarien und OpenClaw Controls. Was tun wenn ein Agent außerhalb seines Scopes agiert? Wie testet man proaktiv bevor es jemand anderes tut?
Lernziel: Sie reagieren auf KI-Vorfälle nach einem klaren Playbook und testen Ihre Systeme proaktiv mit Red Teaming.
Modul 05 – Deep Technical + Bonus
Das Vertiefungsmodul für Entwickler und Security Engineers: Output Validation mit Guardrail-Frameworks (NVIDIA NeMo, Meta Llama Guard, Guardrails AI), SPIFFE/SPIRE als Alternative zu statischen API-Keys, LLM Observability (Traces, Spans, Evals), Adversarial ML (Data Poisoning, Backdoor Attacks, Model Inversion), AI-BOM als Pflichtbestandteil nach EU AI Act Art. 11, und der vollständige AI Secure SDLC mit Developer-Checkliste für den täglichen Einsatz mit OpenClaw.
Lernziel: Sie implementieren produktionsreife Sicherheitsarchitekturen für KI-Agenten und wissen, was vor jedem Commit zu prüfen ist.
Entwickler, Security Engineers und Platform-Teams, die KI-Agenten bereits einsetzen oder planen – und wissen wollen, was das für ihre Sicherheitsarchitektur bedeutet.
Brauche ich Vorkenntnisse in KI oder Programmierung?
Nein. Die ersten drei Module sind bewusst so aufgebaut, dass sie auch ohne Programmierkenntnisse vollständig verständlich sind. Modul 4 und 5 gehen tiefer in technische Details – für Entwickler und Security Engineers gedacht, aber auch für technisch interessierte Entscheider verständlich.
Ist OpenClaw Voraussetzung für den Kurs?
Nein. Der Kurs erklärt alle Konzepte tool-unabhängig. Die OpenClaw-spezifischen Abschnitte sind als Bonus-Inhalte klar gekennzeichnet und zeigen, wie die allgemeinen Sicherheitskonzepte mit OpenClaw konkret umgesetzt werden.
Wie aktuell sind die Inhalte?
Der Kurs wurde im Mai 2026 fertiggestellt und wird ständig aktualisiert. Er basiert auf den aktuellsten verfügbaren Quellen: OWASP LLM Top 10 (2025), dem longtermresilience.org-Report „Scheming in the Wild" (2026), EU AI Act und NIST AI RMF. Reale Scheming-Fälle aus Produktivsystemen sind dokumentiert und direkt referenziert.
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