Die Kompromittierung eines aktiven LLM-Systems ist selten auf einen einzelnen Fehler zurückzuführen; vielmehr handelt es sich um eine Kette von Symptomen, die schnell der korrekten OWASP-Kategorie zugeordnet werden müssen. Dieser Kurs vermittelt Sicherheitsteams sowie KI-/ML-Ingenieuren die Perspektive der Verteidiger auf die wichtigsten Bedrohungsmuster bei LLM- und KI-Anwendungen und bietet praxisorientierte Ansätze für Eindämmung, Härtung, Validierung und Überwachung. Nach Abschluss des Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage, Angriffe zu klassifizieren, geeignete Abwehrmaßnahmen auszuwählen und LLM-Systeme anhand eines reproduzierbaren Sicherheitsansatzes zu überprüfen.
Der Kurs behandelt Prompt Injection, die Offenlegung sensibler Informationen, die Preisgabe verborgener Kontextinformationen, übermäßige Autonomie (Excessive Agency), unsachgemäße Verarbeitung von Ausgaben, Risiken in der Lieferkette, Daten- und Modellmanipulation (Poisoning), unbegrenzten Ressourcenverbrauch, Schwachstellen bei Vektoren und Embeddings sowie Desinformation. Zudem werden Verifizierung, Tests, Überwachungssignale und ein auf OWASP basierender Prüfablauf für LLM-Sicherheitsbewertungen thematisiert.