LLM-APIs schaffen Vertrauensgrenzen zwischen Aufrufern, Mandanten, Modellen, Tools, Daten und Anbietern. Daraus ergeben sich Fehlerszenarien, die von herkömmlichen API-Sicherheitsmechanismen nicht vollständig abgedeckt werden. Dieser Kurs richtet sich an Backend-Entwickler, KI-Ingenieure und Sicherheitsexperten, die praxisnahe Schutzmaßnahmen für LLM-basierte Anwendungen benötigen. Sie erarbeiten sich einen umfassenden Überblick über die Sicherheit des Anfragepfads, implementieren Zugriffs- und Agenten-Kontrollen, begrenzen Missbrauchsmöglichkeiten und überprüfen die Reaktionsfähigkeit bei Sicherheitsvorfällen über die gesamte Prozesskette hinweg.
Der Kurs behandelt die Zuordnung von Bedrohungen, die Authentifizierung von Aufrufern, die Mandantentrennung, die Autorisierung für den Datenabruf, den Schutz der Ausgabe, Kontrollen für Agenten und MCP-Tools, Abwehrmaßnahmen gegen Prompt-Injection, Kontingente, die Erkennung von Missbrauch, Schutzmaßnahmen des Anbieters sowie die Überprüfung von Sicherheitsvorfällen.