KI Incident Response Wie man Sicherheitsvorfälle in KI-Systemen erkennt, eindämmt und verantwortet
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
01.02.2026
Verlag
Brain-MediaSeitenzahl
220
Maße (L/B/H)
21/14,8/1,6 cm
Gewicht
331 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-95444-306-2
Dieses Buch zeigt, wie KI Incident Response als eigenständige, praxistaugliche Disziplin aufgebaut wird: von einer belastbaren Incident-Definition über Detection und Severity-Einschätzung bis zu technischen und organisatorischen Response-Maßnahmen. Es erläutert Rollen, Eskalationspfade, Stop-Kriterien und Kommunikationsprinzipien – und behandelt, wie Deployment Corrections, Retraining-Entscheidungen und Post-Incident-Analysen systematisch rückgekoppelt werden, damit Vorfälle zu Lernen und Reife führen.
Es richtet sich an alle, die KI nicht nur entwickeln oder einkaufen, sondern für ihren Betrieb Verantwortung tragen: an CISOs, Security- und Incident-Response-Teams, die KI-Vorfälle operationalisieren und in bestehende IR-Strukturen integrieren müssen; an ML-/AI-Engineering, Plattform- sowie SRE-/Ops-Teams, die Beobachtbarkeit, Eingriffstiefe und Korrekturmechanismen im laufenden Betrieb gestalten; an CTO-/CIO- und Produktverantwortliche, die Entscheidungsfähigkeit unter Unsicherheit, Ownership und Eskalation sicherstellen; sowie an Risk, Compliance, Governance und Legal/Regulatory, die Dokumentation, Nachweisfähigkeit und Melde- bzw. Reporting-Anforderungen mit dem operativen Betrieb verzahnen. Dabei setzt das Buch kein tiefes mathematisches Vorwissen voraus: Technische Konzepte werden so weit erläutert, wie sie für das Verständnis von Incidents und Reaktionen notwendig sind – im Fokus steht das Verhalten von KI-Systemen im Betrieb.
KI Incident Response ist weder rein technisch noch rein regulatorisch. Sie ist eine sozio-technische Betriebskompetenz, die Engineering, Security, Governance und Recht verbindet. Nicht die Abwesenheit von Vorfällen ist das Ziel – sondern die Fähigkeit, sie früh zu erkennen, kontrolliert zu begrenzen und nachweisbar daraus zu lernen.
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