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Version: 1.0.0

KI-Assets

Verwalten und schützen Sie Ihre KI-Assets, einschließlich KI-Modelle, Trainingsdaten, Inferenz-Pipelines und API-Endpunkte.

Typen von KI-Assets​

KI-Modelle​

  • Maschinelle Lernmodelle
  • Deep-Learning-Modelle
  • NLP-Modelle
  • Computer-Vision-Modelle

Trainingsdaten​

  • Trainingsdatensätze
  • Validierungsdatensätze
  • Testdatensätze
  • Feinabstimmungsdaten

Inferenz-Pipelines​

  • Echtzeit-Verarbeitungspipelines
  • Batch-Verarbeitungspipelines
  • Datenvorverarbeitungspipelines
  • Nachverarbeitungspipelines

API-Endpunkte​

  • Vorhersage-APIs
  • Trainings-APIs
  • Modellverwaltungs-APIs
  • Überwachungs-APIs

KI-Asset-Dashboard​

Zusammenfassung​

  • Gesamtzahl der KI-Assets
  • Assets nach Typ
  • Sicherheitsstatus
  • Modellleistung

Asset-Details​

Für jedes KI-Asset:

  • Name und Kennung
  • Typ und Version
  • Bereitstellungsstatus
  • Leistungsmetriken
  • Sicherheitsstatus
  • Eigentümer

Warnungen​

  • Verschlechterung der Modellleistung
  • Sicherheitsbedrohungen
  • Datenqualitätsprobleme
  • Zugriffsverletzungen

Registrierung von KI-Assets​

Modellregistrierung​

  1. Navigieren Sie zu Asset-Verwaltung → KI-Assets
  2. Klicken Sie auf Modell registrieren
  3. Geben Sie die Details ein:
    • Modellname
    • Typ und Architektur
    • Version
    • Verwendete Trainingsdaten
    • Leistungsmetriken
    • Eigentümer
  4. Konfigurieren Sie die Überwachung
  5. Speichern

Datenregistrierung​

Registrieren Sie Datensätze:

  • Name und Beschreibung
  • Datenquelle
  • Format und Größe
  • Sensibilitätsklassifizierung
  • Zugriffskontrollen

Pipeline-Registrierung​

Registrieren Sie Pipelines:

  • Name und Beschreibung
  • Komponenten
  • Abhängigkeiten
  • Zeitplanung
  • Eigentümer

Sicherheit von KI-Assets​

Modellsicherheit​

Schützen Sie Ihre Modelle:

  • Modellverschlüsselung
  • Zugriffskontrollen
  • Audit-Protokollierung
  • Schutz vor Modelldiebstahl

Datensicherheit​

Schützen Sie Trainingsdaten:

  • Datenverschlüsselung
  • Zugriffskontrollen
  • Anonymisierung
  • Datenherkunft

Pipeline-Sicherheit​

Schützen Sie Pipelines:

  • Umgebungsisolierung
  • Abhängigkeitsverwaltung
  • Schwachstellen-Scanning
  • Ausführungsüberwachung

API-Sicherheit​

Schützen Sie Endpunkte:

  • Authentifizierung
  • Autorisierung
  • Ratenbegrenzung
  • Eingabevalidierung

Überwachung von KI-Assets​

Leistungsüberwachung​

  • Modellgenauigkeit
  • Inferenzlatenz
  • Pipeline-Durchsatz
  • API-Verfügbarkeit

Sicherheitsüberwachung​

  • Unbefugte Zugriffsversuche
  • Adversariale Angriffe
  • Datenvergiftung
  • Verhaltensanomalien

Drift-Überwachung​

  • Datendrift
  • Konzeptdrift
  • Leistungsverschlechterung
  • Nachtraining-Warnungen

Lebenszyklus von KI-Assets​

Phasen​

  1. Entwicklung — Erstellung und Training
  2. Validierung — Tests und Verifizierung
  3. Bereitstellung — Inbetriebnahme
  4. Betrieb — Aktive Nutzung und Überwachung
  5. Wartung — Nachtraining und Aktualisierung
  6. Außerbetriebnahme — Sichere Stilllegung

Governance​

  • KI-Nutzungsrichtlinien
  • Ethische Bewertungen
  • Bias-Bewertungen
  • Compliance-Dokumentation

Berichte​

Inventarberichte​

  • Vollständige KI-Asset-Liste
  • Assets nach Typ
  • Assets nach Eigentümer
  • Bereitstellungsstatus

Sicherheitsberichte​

  • Sicherheitsstatus
  • Schwachstellen
  • Vorfälle
  • Compliance

Leistungsberichte​

  • Modellmetriken
  • Pipeline-Leistung
  • API-Verfügbarkeit
  • Trends

Best Practices​

  1. Alle Assets registrieren — Vollständige Transparenz
  2. Modelle schützen — Verschlüsselung und Zugriffskontrolle
  3. Leistung überwachen — Verschlechterung erkennen
  4. Datenherkunft verwalten — Vollständige Rückverfolgbarkeit
  5. Alles dokumentieren — Governance und Compliance
  6. Regelmäßig aktualisieren — Modelle aktuell halten

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