Wie können Hacker KI-Systeme und ML-Modelle angreifen? Wie kann man sie cyberresilient schützen?  Durch Maschine Learning (ML) können KI-Systeme große und heterogene Datenmengen automatisiert auswerten. Dadurch ergeben sich völlig neue Möglich­keiten für digitale Dienste und Produkte - aber auch neue Angriffsvektoren. In dieser Fortbildung zeigen Expert*innen des Fraunhofer SIT Angriffe sowie geeignete Gegenmaßnahmen im Kontext ‘Security und Privacy von maschinellem Lernen’ in Theorie und Praxis auf. Außerdem vermitteln sie, wie ML-Modelle effektiv und sicher eingesetzt werden können, um interne Prozesse zu optimieren sowie neuartige Produkte und Dienst­leis­tun­gen zu entwickeln – und dabei Datenlecks und Hacking in den KI-Systemen zu verhindern.