{"course":{"productid":35952,"modality":1,"active":true,"language":"de","title":"Vertex AI and Generative AI Security","productcode":"VAIGAS","vendorcode":"GO","vendorname":"Google","fullproductcode":"GO-VAIGAS","courseware":{"has_ekit":false,"has_printkit":true,"language":""},"url":"https:\/\/portal.flane.ch\/course\/google-vaigas","objective":"<ul>\n<li>Aufbau von Grundkenntnissen &uuml;ber Vertex AI und die damit verbundenen Sicherheitsherausforderungen.<\/li><li>Implementierung von Massnahmen zur Identit&auml;ts- und Zugangskontrolle, um den Zugang zu Vertex AI-Ressourcen zu beschr&auml;nken.<\/li><li>Konfigurieren Sie Verschl&uuml;sselungsstrategien und sch&uuml;tzen Sie sensible Informationen.<\/li><li>Aktivieren Sie die Protokollierung, &Uuml;berwachung und Alarmierung f&uuml;r die Echtzeit-Sicherheits&uuml;berwachung von Vertex AI-Operationen.<\/li><li>Identifizierung und Entsch&auml;rfung einzigartiger Sicherheitsbedrohungen im Zusammenhang mit generativer KI.<\/li><li>Anwendung von Testtechniken zur Validierung und Absicherung von generativen KI-Modellantworten.<\/li><li>Implementierung von Best Practices zur Sicherung von Datenquellen und Antworten in Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen.<\/li><li>Aufbau von Grundkenntnissen &uuml;ber KI-Sicherheit.<\/li><\/ul>","essentials":"<p>Grundlegende Kenntnisse des maschinellen Lernens, insbesondere der generativen KI, und Grundkenntnisse der Sicherheit in der Google Cloud.<\/p>","audience":"<p>KI-Fachleute, Sicherheitsexperten und Cloud-Architekten<\/p>","outline":"<h4>Modul 01 - Einf&uuml;hrung in die Sicherheitsprinzipien von Vertex AI<\/h4><p>\n<strong>Themen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Google Cloud-Sicherheit<\/li><li>Vertex AI-Komponenten<\/li><li>Vertex AI Sicherheitsbedenken<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;berpr&uuml;fen Sie die Grundlagen der Google Cloud-Sicherheit.<\/li><li>Aufbau eines grundlegenden Verst&auml;ndnisses von Vertex AI.<\/li><li>Aufz&auml;hlung der Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit den Funktionen und Komponenten von Vertex AI.<\/li><\/ul><p>\n<strong>Aktivit&auml;ten<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Labor: Vertex AI: Training und Bedienung eines benutzerdefinierten Modells<\/li><\/ul>\n<h4>Modul 02 - Identit&auml;ts- und Zugriffsmanagement (IAM) in Vertex AI<\/h4><p>\n<strong>Themen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;berblick &uuml;ber IAM in Google Cloud<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Kontrollieren Sie den Zugriff mit Identity Access Management.<\/li><li>Vereinfachen Sie Genehmigungen durch Organisationshierarchien und Richtlinien.<\/li><li>Verwenden Sie Dienstkonten f&uuml;r den am wenigsten privilegierten Zugriff.<\/li><\/ul><p>\n<strong>Aktivit&auml;ten<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;bung: Dienstkonten und Rollen: Grundlagen<\/li><\/ul>\n<h4>Modul 03 - Datensicherheit und Datenschutz<\/h4><p>\n<strong>Themen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Datenverschl&uuml;sselung<\/li><li>Schutz sensibler Daten<\/li><li>VPC-Dienst-Kontrollen<\/li><li>Planung der Wiederherstellung im Katastrophenfall<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Konfigurieren Sie die Verschl&uuml;sselung im Ruhezustand und bei der &Uuml;bermittlung.<\/li><li>Verschl&uuml;sseln Sie Daten mit vom Kunden verwalteten Verschl&uuml;sselungscodes.<\/li><li>Sch&uuml;tzen Sie sensible Daten mit dem Data Loss Prevention-Dienst.<\/li><li>Verhindern Sie die Exfiltration von Daten mit VPC Service Controls.<\/li><li>Systeme mit Blick auf die Wiederherstellung im Katastrophenfall entwickeln.<\/li><\/ul><p>\n<strong>Aktivit&auml;ten<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;bung: Erste Schritte mit Cloud KMS<\/li><li>&Uuml;bung: Erstellen einer de-identifizierten Kopie von Daten im Cloud-Speicher<\/li><\/ul><h4>Modul 04 - Absicherung von Vertex AI-Endpunkten und Modellbereitstellung<\/h4><p>\n<strong>Themen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Sicherheit im Netz<\/li><li>Absicherung von Modellendpunkten<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>ML-Modelle mithilfe von Modell-Endpunkten bereitstellen.<\/li><li>Sichere Modellendpunkte.<\/li><\/ul><p>\n<strong>Aktivit&auml;ten<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;bung: Privaten Google-Zugang und Cloud-NAT konfigurieren<\/li><\/ul><h4>Modul 05 - &Uuml;berwachung und Protokollierung in Vertex AI<\/h4><p>\n<strong>Themen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Protokollierung<\/li><li>&Uuml;berwachung<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Schreiben Sie in Protokolle und analysieren Sie diese.<\/li><li>&Uuml;berwachung und Alarmierung einrichten.<\/li><\/ul><h4>Modul 06 - Sicherheitsrisiken bei generativen KI-Anwendungen<\/h4><p>\n<strong>Themen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;berblick &uuml;ber die Sicherheitsrisiken der KI<\/li><li>&Uuml;berblick &uuml;ber die AI-Sicherheit<\/li><li>Prompte Sicherheit<\/li><li>LLM-Garantien<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Identifizierung von Sicherheitsrisiken, die spezifisch f&uuml;r LLM und KI-Anwendungen sind.<\/li><li>Methoden zur Entsch&auml;rfung von Prompt-Hacking- und Injektionsangriffen zu verstehen.<\/li><li>Erforschen Sie die Grundlagen der Sicherung generativer KI-Modelle und Anwendungen.<\/li><li>Einf&uuml;hrung in die Grundlagen der KI-Sicherheit.<\/li><\/ul><p>\n<strong>Aktivit&auml;ten<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Labor: Absicherung mit Vertex AI Gemini API<\/li><li>Labor: Gen AI &amp; LLM Sicherheit f&uuml;r Entwickler<\/li><\/ul><h4>Modul 07 - Testen und Bewerten von generativen KI-Modellantworten<\/h4><p>\n<strong>Themen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Testen generativer AI-Modellantworten.<\/li><li>Bewertung der Modellreaktionen.<\/li><li>Feinabstimmung der LLMs.<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Umsetzung bew&auml;hrter Verfahren f&uuml;r das Testen von Modellantworten.<\/li><li>Anwendung von Techniken zur Verbesserung der Reaktionssicherheit bei KI-Anwendungen<\/li><\/ul><p>\n<strong>Aktivit&auml;ten<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Labor: Messen Sie die Leistung von Gen AI mit dem Generative AI Evaluation Service<\/li><li>Labor: Unit Testing generativer KI-Anwendungen<\/li><\/ul><h4>Modul 08 - Sicherung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen<\/h4><p>\n<strong>Themen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Grundlagen der Retrieval-Augmented Generation<\/li><li>Sicherheit in RAG-Systemen<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Verstehen der RAG-Architektur und der Auswirkungen auf die Sicherheit.<\/li><li>Umsetzung bew&auml;hrter Verfahren f&uuml;r die Erdung und Sicherung von Datenquellen in RAG-Systemen.<\/li><\/ul><p>\n<strong>Aktivit&auml;ten<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Labor: Multimodale Retrieval Augmented Generation (RAG) unter Verwendung der Vertex AI Gemini API<\/li><li>&Uuml;bung: Einf&uuml;hrung in den Funktionsaufruf mit Gemini<\/li><\/ul>","comments":"<p><em>Dieser Text wurde automatisiert &uuml;bersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/en\/course\/google-vaigas\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"<p>Dieser Kurs soll Ihr Unternehmen in die Lage versetzen, das transformative Potenzial von Googles Vertex AI und generativen AI-Technologien (gen AI) voll auszusch&ouml;pfen. Der Kurs richtet sich an KI-Praktiker und Sicherheitsingenieure und vermittelt gezieltes Wissen und praktische F&auml;higkeiten, um KI sicher und effektiv zu nutzen und einzusetzen. Die Teilnehmer erhalten praktische Einblicke und entwickeln einen sicherheitsbewussten Ansatz, um eine sichere und verantwortungsvolle Integration von gen AI in ihrem Unternehmen zu gew&auml;hrleisten.<\/p>","objective_plain":"- Aufbau von Grundkenntnissen \u00fcber Vertex AI und die damit verbundenen Sicherheitsherausforderungen.\n- Implementierung von Massnahmen zur Identit\u00e4ts- und Zugangskontrolle, um den Zugang zu Vertex AI-Ressourcen zu beschr\u00e4nken.\n- Konfigurieren Sie Verschl\u00fcsselungsstrategien und sch\u00fctzen Sie sensible Informationen.\n- Aktivieren Sie die Protokollierung, \u00dcberwachung und Alarmierung f\u00fcr die Echtzeit-Sicherheits\u00fcberwachung von Vertex AI-Operationen.\n- Identifizierung und Entsch\u00e4rfung einzigartiger Sicherheitsbedrohungen im Zusammenhang mit generativer KI.\n- Anwendung von Testtechniken zur Validierung und Absicherung von generativen KI-Modellantworten.\n- Implementierung von Best Practices zur Sicherung von Datenquellen und Antworten in Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen.\n- Aufbau von Grundkenntnissen \u00fcber KI-Sicherheit.","essentials_plain":"Grundlegende Kenntnisse des maschinellen Lernens, insbesondere der generativen KI, und Grundkenntnisse der Sicherheit in der Google Cloud.","audience_plain":"KI-Fachleute, Sicherheitsexperten und Cloud-Architekten","outline_plain":"Modul 01 - Einf\u00fchrung in die Sicherheitsprinzipien von Vertex AI\n\n\nThemen\n\n\n\n- Google Cloud-Sicherheit\n- Vertex AI-Komponenten\n- Vertex AI Sicherheitsbedenken\n\nZielsetzungen\n\n\n\n- \u00dcberpr\u00fcfen Sie die Grundlagen der Google Cloud-Sicherheit.\n- Aufbau eines grundlegenden Verst\u00e4ndnisses von Vertex AI.\n- Aufz\u00e4hlung der Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit den Funktionen und Komponenten von Vertex AI.\n\nAktivit\u00e4ten\n\n\n\n- Labor: Vertex AI: Training und Bedienung eines benutzerdefinierten Modells\n\nModul 02 - Identit\u00e4ts- und Zugriffsmanagement (IAM) in Vertex AI\n\n\nThemen\n\n\n\n- \u00dcberblick \u00fcber IAM in Google Cloud\n\nZielsetzungen\n\n\n\n- Kontrollieren Sie den Zugriff mit Identity Access Management.\n- Vereinfachen Sie Genehmigungen durch Organisationshierarchien und Richtlinien.\n- Verwenden Sie Dienstkonten f\u00fcr den am wenigsten privilegierten Zugriff.\n\nAktivit\u00e4ten\n\n\n\n- \u00dcbung: Dienstkonten und Rollen: Grundlagen\n\nModul 03 - Datensicherheit und Datenschutz\n\n\nThemen\n\n\n\n- Datenverschl\u00fcsselung\n- Schutz sensibler Daten\n- VPC-Dienst-Kontrollen\n- Planung der Wiederherstellung im Katastrophenfall\n\nZielsetzungen\n\n\n\n- Konfigurieren Sie die Verschl\u00fcsselung im Ruhezustand und bei der \u00dcbermittlung.\n- Verschl\u00fcsseln Sie Daten mit vom Kunden verwalteten Verschl\u00fcsselungscodes.\n- Sch\u00fctzen Sie sensible Daten mit dem Data Loss Prevention-Dienst.\n- Verhindern Sie die Exfiltration von Daten mit VPC Service Controls.\n- Systeme mit Blick auf die Wiederherstellung im Katastrophenfall entwickeln.\n\nAktivit\u00e4ten\n\n\n\n- \u00dcbung: Erste Schritte mit Cloud KMS\n- \u00dcbung: Erstellen einer de-identifizierten Kopie von Daten im Cloud-Speicher\nModul 04 - Absicherung von Vertex AI-Endpunkten und Modellbereitstellung\n\n\nThemen\n\n\n\n- Sicherheit im Netz\n- Absicherung von Modellendpunkten\n\nZielsetzungen\n\n\n\n- ML-Modelle mithilfe von Modell-Endpunkten bereitstellen.\n- Sichere Modellendpunkte.\n\nAktivit\u00e4ten\n\n\n\n- \u00dcbung: Privaten Google-Zugang und Cloud-NAT konfigurieren\nModul 05 - \u00dcberwachung und Protokollierung in Vertex AI\n\n\nThemen\n\n\n\n- Protokollierung\n- \u00dcberwachung\n\nZielsetzungen\n\n\n\n- Schreiben Sie in Protokolle und analysieren Sie diese.\n- \u00dcberwachung und Alarmierung einrichten.\nModul 06 - Sicherheitsrisiken bei generativen KI-Anwendungen\n\n\nThemen\n\n\n\n- \u00dcberblick \u00fcber die Sicherheitsrisiken der KI\n- \u00dcberblick \u00fcber die AI-Sicherheit\n- Prompte Sicherheit\n- LLM-Garantien\n\nZielsetzungen\n\n\n\n- Identifizierung von Sicherheitsrisiken, die spezifisch f\u00fcr LLM und KI-Anwendungen sind.\n- Methoden zur Entsch\u00e4rfung von Prompt-Hacking- und Injektionsangriffen zu verstehen.\n- Erforschen Sie die Grundlagen der Sicherung generativer KI-Modelle und Anwendungen.\n- Einf\u00fchrung in die Grundlagen der KI-Sicherheit.\n\nAktivit\u00e4ten\n\n\n\n- Labor: Absicherung mit Vertex AI Gemini API\n- Labor: Gen AI & LLM Sicherheit f\u00fcr Entwickler\nModul 07 - Testen und Bewerten von generativen KI-Modellantworten\n\n\nThemen\n\n\n\n- Testen generativer AI-Modellantworten.\n- Bewertung der Modellreaktionen.\n- Feinabstimmung der LLMs.\n\nZielsetzungen\n\n\n\n- Umsetzung bew\u00e4hrter Verfahren f\u00fcr das Testen von Modellantworten.\n- Anwendung von Techniken zur Verbesserung der Reaktionssicherheit bei KI-Anwendungen\n\nAktivit\u00e4ten\n\n\n\n- Labor: Messen Sie die Leistung von Gen AI mit dem Generative AI Evaluation Service\n- Labor: Unit Testing generativer KI-Anwendungen\nModul 08 - Sicherung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen\n\n\nThemen\n\n\n\n- Grundlagen der Retrieval-Augmented Generation\n- Sicherheit in RAG-Systemen\n\nZielsetzungen\n\n\n\n- Verstehen der RAG-Architektur und der Auswirkungen auf die Sicherheit.\n- Umsetzung bew\u00e4hrter Verfahren f\u00fcr die Erdung und Sicherung von Datenquellen in RAG-Systemen.\n\nAktivit\u00e4ten\n\n\n\n- Labor: Multimodale Retrieval Augmented Generation (RAG) unter Verwendung der Vertex AI Gemini API\n- \u00dcbung: Einf\u00fchrung in den Funktionsaufruf mit Gemini","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Dieser Kurs soll Ihr Unternehmen in die Lage versetzen, das transformative Potenzial von Googles Vertex AI und generativen AI-Technologien (gen AI) voll auszusch\u00f6pfen. Der Kurs richtet sich an KI-Praktiker und Sicherheitsingenieure und vermittelt gezieltes Wissen und praktische F\u00e4higkeiten, um KI sicher und effektiv zu nutzen und einzusetzen. 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