Einführung in LLM

Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.


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Kapitel 12 — Zugriffssteuerung und Identität

Zugriffssteuerung in LLM-Systemen ist die klassische Disziplin plus eine Ergänzung — das Modell ist, wenn es über Werkzeuge handelt, selbst ein Principal, dessen Berechtigungen so eng geschnitten sein müssen, dass ein kompromittierter Prompt sie nicht einlösen kann.

2026-05-21

Kapitel 11 — Observability, Logging und Incident Response

In probabilistischen Systemen bedeutet das Fehlen eines vollständigen Logs das Fehlen eines forensischen Beleges — und das Log muss die exakte Modellversion, den Prompt, den abgerufenen Kontext, die Werkzeugausgaben und die Sampling-Parameter erfassen, mit denen sich die Interaktion reproduzieren ließe.

2026-05-20

Kapitel 10 — Sichere LLM-Architekturen entwerfen

Ein Modell, das von einem Angreifer über eine eingespeiste Eingabe angewiesen wurde, versucht diese Anweisungen mit den Fähigkeiten auszuführen, die das umgebende System bereitstellt — daher entscheidet die Architektur, nicht das Modell, über die Obergrenze jeder erfolgreichen Kompromittierung.

2026-05-19

Kapitel 3 — Datensicherheit und Datenschutz

Trainingskorpora tragen Copyright, PII und Lizenzdrift; ein trainiertes Modell ist eine verlustbehaftete Kompression seiner Daten, aus der Angreifer extrahieren; Nutzereingaben sind selbst eine Datenkategorie, die verwaltet werden will.

2026-05-12

LLM Primer VII — Einführung in die Reihe & Index

Reihenfinale des LLM Primer. Siebzehn Kapitel walken die KI-Sicherheit von der Bedrohungsmodellierung bis zur regulatorischen Peripherie — der Band, in dem die technischen Bögen der Bände I–VI dem Angreifer begegnen.

2026-05-09

Kapitel 13 — Frameworks und Cloud-Integration

Dreizehnter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Strands mit Bedrock, das AWS-State-Layer-Muster, das Microsoft Agent Framework, LangChain, Semantic Kernel — und die drei produktiven Integrationsformen, auf die Teams unabhängig immer wieder kommen.

2026-04-11